75. Sort Colors (Array)

本文介绍了一种不使用库排序函数解决三色排序问题的一次遍历算法。通过使用两个指针来跟踪最后一个红色元素和第一个蓝色元素的位置,该算法可以在常数空间复杂度内完成排序。

Given an array with n objects colored red, white or blue, sort them so that objects of the same color are adjacent, with the colors in the order red, white and blue.

Here, we will use the integers 0, 1, and 2 to represent the color red, white, and blue respectively.

Note:
You are not suppose to use the library's sort function for this problem.

Follow up:
A rather straight forward solution is a two-pass algorithm using counting sort.
First, iterate the array counting number of 0's, 1's, and 2's, then overwrite array with total number of 0's, then 1's and followed by 2's.

Could you come up with an one-pass algorithm using only constant space?

思路: 使用两个指针,分别指向最后一个红色的后一个位置,以及第一个蓝色蓝色的前一个位置。如果当前扫描到的元素是红色,那么与第一个指针互换,若为蓝色,与蓝色头部指针互换,若为白色,不做任何操作。

class Solution {
public:
    void sortColors(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int redTail = 0;
        int blueHead = n-1;
        int tmp;
        
        for(int i = 0; i <= blueHead;){
            if(nums[i]==0){//当前是红色
                if(nums[redTail]==0){//红色尾指针指向红色(说明没有白色)
                    redTail++;
                    i++; //不处理当前元素
                    continue;
                }
                
                tmp = nums[redTail];
                nums[redTail] = nums[i];
                redTail++;
                if(tmp==1){ //红色尾指针指向白色
                    nums[i] = tmp; //交换红色和白色
                    i++;
                }
                else{ //红色尾指针指向蓝色(说明目前没有白色)
                    nums[i] = nums[blueHead]; //把blueHead处的元素放到i
                    nums[blueHead]=tmp; //把蓝色放到blueHead处
                    blueHead--;
                }
            }
            else if(nums[i]==1){//如果当前是白色,不处理当前元素
                i++;
            }
            else{ //如果当前是蓝色
                tmp = nums[blueHead];
                nums[blueHead] = nums[i];//把蓝色放到blueHead处
                nums[i] = tmp;//把blueHead处的元素放到i
                blueHead--;
            }
        }
    }
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/qionglouyuyu/p/4853021.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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