[codility]equi

本文介绍了一种算法,用于在一个整数数组中找到一个索引P,使得该索引左侧所有元素之和等于右侧所有元素之和。通过遍历数组并使用前缀和的概念,该算法能在O(N)的时间复杂度内解决问题。

Find an index in an array such that its prefix sum equals its suffix sum.

A[0] + A[1] + ... + A[P−1] = A[P+1] + ... + A[N−2] + A[N−1].

A[0] = -7   A[1] =  1   A[2] = 5
A[3] =  2   A[4] = -4   A[5] = 3
A[6] =  0

P = 3 is an equilibrium index of this array, because:

  • A[0] + A[1] + A[2] = A[4] + A[5] + A[6]

P = 6 is also an equilibrium index, because:

  • A[0] + A[1] + A[2] + A[3] + A[4] + A[5] = 0

the function may return 3 or 6, as explained above.

Complexity:

  • expected worst-case time complexity is O(N);
  • expected worst-case space complexity is O(N), beyond input storage (not counting the storage required for input arguments).

Elements of input arrays can be modified.



function solution($A) {
    // write your code in PHP5
    
    $sum=0;
    for($i=0;$i<count($A);$i++){    
        $sum+=$A[$i];
    }
    
    $left=0;
    
    for($i=0;$i<count($A);$i++){
        if($left==$sum-$A[$i]-$left){
            return $i;
        }
        $left+=$A[$i];    
    }
    
    return -1;
    
}



先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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