数组中重复的数字

寻找重复数字的高效算法

题目描述

在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 例如,如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3},那么对应的输出是第一个重复的数字2。

第一次刷牛客,发现这个评测系统如果if后面不跟else就会编译错误error: control may reach end of non-void function [-Werror,-Wreturn-type],挺奇葩的。。

这题的数据出的太简单了,建个1000的哈希表就过了,时间复杂度O(n),空间复杂度O(n),那如果数据很大呢?超过了栈空间又会怎么办?

最后看了《剑指offer》的解法时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)才恍然大悟。

我AC的代码:

class Solution {
public:
    // Parameters:
    //        numbers:     an array of integers
    //        length:      the length of array numbers
    //        duplication: (Output) the duplicated number in the array number
    // Return value:       true if the input is valid, and there are some duplications in the array number
    //                     otherwise false
    bool duplicate(int numbers[], int length, int* duplication) {
        if(numbers == nullptr || length <= 0) return false;
        for(int i = 0;i < length; i++){
            if(numbers[i] < 0 || numbers[i] > length - 1)
                return false;
        }
        int hashtable[1000]={0}, i;
        for(i=0;i<length;i++)
        {
            hashtable[numbers[i]]++;
        }
        for(i=0;i<length;i++)
        {
            if(hashtable[i]>1)
            {
                *duplication = i;
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

剑指offer官方解法:

思路:从头到尾依次扫描这个数组中的每个数字,当扫描到下标为i的数字时,首先比较这个数字(用m表示)是否等于i,如果是,则接着扫描下一个数字;如果不是,则再拿它和第m个数字进行比较。如果它和第m个数字相等说明它就是第一个重复的数字,如果不相等则把第i个数字和第m个数字交换,把m放回原来的位置。

class Solution {
public:
    // Parameters:
    //        numbers:     an array of integers
    //        length:      the length of array numbers
    //        duplication: (Output) the duplicated number in the array number
    // Return value:       true if the input is valid, and there are some duplications in the array number
    //                     otherwise false
    bool duplicate(int numbers[], int length, int* duplication) {
        if(numbers == nullptr || length <= 0) return false;
        for(int i = 0;i < length; i++){
            if(numbers[i] < 0 || numbers[i] > length - 1)
                return false;
        }
        for(int i = 0;i < length; i++){
            while(numbers[i] != i){
                if(numbers[i] == numbers[numbers[i]]){
                    *duplication = numbers[i];
                    return true;
                }
                int temp = numbers[i];
                numbers[i] = numbers[temp];
                numbers[temp] = temp;
            }
        }
        return false;
    }
};

转载于:https://www.cnblogs.com/Mered1th/p/10705035.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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