一、问题描述
给出一个整型数组,以及一个区间范围[min,max],写一个函数产生一个在此区间范围内的随机数,并且该随机数不在数组里,假设总能找到该随机数。
二、分析与解答
分成两步,即可解答。第一步,生成一个随机数x包含于[min,max];第二步,判断此随机数是否在数组中,是的话重新生成一个随机数再执行第二步,否则返回此随机数。
在判断随机数是否在数组中,如果采用顺序查找的方式,则查找的时间复杂度为O(n)。在最坏的情况下,假设在产生的前n个随机数都在数组中,直到第n+1个才符合条件,那么,整个算法的时间复杂度为O(n^2)。
那么,能否进一步提升效率呢,经分析,能提升的部分可以在判重的部分,先对数组进行排序,然后利用二分查找法,使查找的时间复杂度从O(n)--->O(logn)。所以整个算法的时间复杂度为O(nlogn)。
三、代码与实现
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
using namespace std;
int RandNumInRange( int nArray[], int nCount, int nMin, int nMax )
{
if ( nMin > nMax )
{
int temp = nMax;
nMax = nMin;
nMin = temp;
}
if ( nMin == nMax )
{
return nMin;
}
int nRet = nMin + rand() % (nMax - nMin);
if ( nArray == NULL || nCount <= 0 )
{
return nRet;
}
//从小到大排序
sort( nArray, nArray+nCount );
while ( true )
{
int low = 0;
int high = nCount - 1;
int mid = 0;
bool bContinue = false;
while( low <= high )
{
mid = (low + high)/2;
if ( nArray[mid] == nRet )
{
bContinue = true;
break;
}
else if ( nArray[mid] > nRet )
{
high = high - 1;
}
else
{
low = low + 1;
}
}
if ( !bContinue )
{
break;
}
//再次生成一个随机数
nRet = nMin + rand() % (nMax - nMin);
}
return nRet;
}
int main()
{
//随机种子
srand( (unsigned)time( NULL ) );
int nArray[] = { 10, 12, 18, 14, 15, 13 };
for ( int i = 0; i < 20; ++i )
{
cout << RandNumInRange( nArray, _countof(nArray), 5, 5 ) << endl;
}
return 0;
}
系列文章说明:
1.本系列文章[算法练习],仅仅是本人学习过程的一个记录以及自我激励,没有什么说教的意思。如果能给读者带来些许知识及感悟,那是我的荣幸。
2.本系列文章是本人学习陈东锋老师《进军硅谷,程序员面试揭秘》一书而写的一些心得体会,文章大多数观点均来自此书,特此说明!
3.文章之中,难免有诸多的错误与不足,欢迎读者批评指正,谢谢.
作者:山丘儿
转载请标明出处,谢谢。原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/s634772208/article/details/46494611