905. 按奇偶校验排序数组 | pthon

本文介绍了一种算法,用于将数组中的偶数元素放在前面,奇数元素放在后面,通过两个列表分别收集奇数和偶数,然后将偶数列表与奇数列表连接起来实现排序。

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题目

给定一个非负整数数组 A,返回一个由 A 的所有偶数元素组成的数组,后面跟 A 的所有奇数元素。

你可以返回满足此条件的任何数组作为答案。

示例:

输入:[3,1,2,4]
输出:[2,4,3,1]
输出 [4,2,3,1][2,4,1,3][4,2,1,3] 也会被接受。
 

提示:

1 <= A.length <= 5000
0 <= A[i] <= 5000

解答


class Solution(object):
    def sortArrayByParity(self, A):
        """
        :type A: List[int]
        :rtype: List[int]
        """
        alist = []
        alist2 = []
        for i in A:
            if i % 2 == 0:
                alist.append(i)

            else:
                alist2.append(i)
        alist.extend(alist2)
        return alist

list 追加元素

在Python中,向List添加元素,方法有如下4种方法(append(),extend(),insert(), +加号)

  1. append() 追加单个元素到List的尾部,只接受一个参数,参数可以是任何数据类型,被追加的元素在List中保持着原结构类型。
    此元素如果是一个list,那么这个list将作为一个整体进行追加
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> a.append(b)
>>> a
[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
>>>
  1. 将一个列表中每个元素分别添加到另一个列表中,只接受一个参数;extend()相当于是将list B 连接到list A上。
>>> a = [1,2,3]
>>> a.extend(b)
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>
  1. insert() 将一个元素插入到列表中,参数有两个(如insert(1,“g”)),第一个参数是索引点,即插入的位置,第二个参数是插入的元素。
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a.insert(2,10)
>>> a
[1, 2, 10, 3, 4, 5, 6]
>>>
  1. +加号,将两个list相加,会返回到一个新的list对象,注意与前三种的区别。前面三种方法(append, extend, insert)可对列表增加元素的操作,他们没有返回值,是直接修改了原数据对象。
    注意:将两个list相加,需要创建新的list对象,从而需要消耗额外的内存,特别是当list较大时,尽量不要使用“+”来添加list,而应该尽可能使用List的append()方法。
>>> a
[1, 2, 10, 3, 4, 5, 6]
>>> b
[4, 5, 6]
>>> a + b
[1, 2, 10, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6]
>>>
<think>嗯,用户想了解奇偶性在计算机科学中的应用和定义。首先,我需要明确奇偶性的基本概念。奇偶性在数学中通常指函数或数的奇偶性质,比如奇函数满足$f(-x) = -f(x)$,偶函数满足$f(-x) = f(x)$。但用户提到的是计算机科学中的应用,所以得想到计算机领域里的相关应用。 首先想到的是奇偶校验,这是计算机中常见的数据校验方法,用于检测数据传输或存储中的错误。比如内存和网络通信中常用奇偶校验位。需要解释奇偶校验的原理,比如通过计算数据位中1的个数,添加一个校验位使总数变为奇数或偶数。如果传输过程中有一位出错,接收方可以通过校验位检测出来。不过奇偶校验只能检测单比特错误,无法纠正,这可能是一个需要注意的点。 然后,想到纠错编码,比如RAID系统中的奇偶校验。RAID 5使用分布式奇偶校验来恢复数据,这属于应用层面的。这里可能需要引用到引用[3]提到的Hamming距离和编码系统的最小距离,因为纠错码的设计和奇偶性有关联。比如,汉明码利用奇偶校验位来检测和纠正错误,确保数据完整性。 接下来是算法设计中的奇偶性应用。比如快速排序中的分区操作,或者双指针技巧,根据奇偶性进行分类处理。例如,将数组中的奇数移到偶数前面,这种问题在算法题中常见,可能需要用双指针法解决。这里可以结合引用[2]提到的算法在计算机科学中的重要性,说明奇偶性在算法中的应用价值。 还有函数分析中的奇偶性,比如数值计算中利用奇偶性简化积分或傅里叶变换。例如,奇函数在对称区间的积分为零,这可以减少计算量。引用[5]提到了奇偶函数的图形对称性和周期性,可能需要引用其中的内容来说明数学性质如何应用于计算机科学的问题求解。 另外,密码学中的某些算法可能也会用到奇偶性,比如在对称加密或哈希函数中,奇偶位可能参与运算,但具体例子需要确认是否有相关应用。如果没有明确的应用,可能不需要深入,避免误导用户。 用户的需求可能包括学术学习或实际应用,比如理解奇偶校验的原理,或者如何在算法中利用奇偶性优化性能。需要确保回答结构清晰,分点说明定义、应用场景,并引用相关资料支持。 需要检查是否有遗漏的应用领域,比如图形学中的对称处理,或者数据结构的特定操作。例如,某些树结构可能根据节点数的奇偶性进行平衡调整,但不确定是否常见,可能需要验证。 最后,生成相关问题时要围绕奇偶性的应用、优化方法、与其他概念的联系,如汉明码、算法设计等,确保问题有针对性,帮助用户进一步学习。</think>### 奇偶性的定义与计算机科学应用 #### 一、奇偶性的定义 奇偶性分为**数学函数奇偶性**和**计算机数据奇偶性**两类: 1. **数学函数奇偶性** - **奇函数**:满足 $f(-x) = -f(x)$,例如 $f(x) = x^3$,其图像关于原点对称[^5]。 - **偶函数**:满足 $f(-x) = f(x)$,例如 $f(x) = x^2$,其图像关于 $y$ 轴对称[^5]。 2. **数据奇偶性** 指二进制数据中“1”的个数的奇偶性,是计算机校验技术的基础。 --- #### 二、计算机科学中的应用 1. **奇偶校验(Parity Check)** - **原理**:通过添加校验位,使数据位中“1”的总数为奇数(奇校验)或偶数(偶校验)。 - **应用场景**: - 内存错误检测(如RAM校验) - 网络通信(如串口数据传输) - RAID存储系统(通过奇偶校验实现数据冗余)[^3] - **局限性**:仅能检测单比特错误,无法纠正错误。 2. **纠错编码** - **汉明码(Hamming Code)**:利用奇偶校验位构建纠错码,最小汉明距离决定了纠错能力[^3]。 - **示例公式**: $$ \text{校验位位置} = 2^k \quad (k=0,1,2,\dots) $$ 3. **算法优化** - **奇偶分区**:在排序算法中,根据数值奇偶性划分数据。 ```python def partition_odd_even(arr): left, right = 0, len(arr)-1 while left < right: while arr[left] % 2 == 1: left += 1 while arr[right] % 2 == 0: right -= 1 if left < right: arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left] return arr ``` - **并行计算**:利用奇偶性分配任务,例如奇偶排序(Odd-Even Sort)。 4. **数值计算与函数分析** - **积分简化**:奇函数在对称区间积分结果为 $0$,例如: $$ \int_{-a}^{a} \sin(x) \, dx = 0 $$ - **傅里叶变换**:偶函数的傅里叶级数仅含余弦项,奇函数仅含正弦项[^5]。 --- #### 三、应用案例对比 | **应用领域** | **技术** | **作用** | **复杂度** | |----------------|-----------------|-----------------------------|------------| | 数据通信 | 奇偶校验 | 单比特错误检测 | $O(1)$ | | 存储系统 | RAID 5 奇偶校验 | 数据恢复 | $O(n)$ | | 算法设计 | 奇偶分区 | 数据预处理 | $O(n)$ | | 密码学 | 奇偶位扩散 | 增强加密算法非线性性 | $O(\log n)$| ---
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