164. Maximum Gap

本文介绍了一种线性时间复杂度的算法,用于找出未排序数组中排序后相邻元素的最大间隔。通过桶排序原理,文章详细阐述了如何划分桶、确定桶间距,并给出Java实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Given an unsorted array, find the maximum difference between the successive elements in its sorted form.

Try to solve it in linear time/space.

Return 0 if the array contains less than 2 elements.

You may assume all elements in the array are non-negative integers and fit in the 32-bit signed integer range.



Discuss里面有个解释是:

Suppose there are N elements in the array, the min value is min and the max value is max. Then the maximum gap will be no smaller than ceiling[(max - min ) / (N - 1)].

Let gap = ceiling[(max - min ) / (N - 1)]. We divide all numbers in the array into n-1 buckets, where k-th bucket contains all numbers in [min + (k-1)gap, min + k*gap). Since there are n-2 numbers that are not equal min or max and there are n-1 buckets, at least one of the buckets are empty. We only need to store the largest number and the smallest number in each bucket.

After we put all the numbers into the buckets. We can scan the buckets sequentially and get the max gap.



O(n)时间复杂度,所以用桶排序
O(n)空间复杂度,要考虑优化:分多个桶,
把一个区间的数放到一个桶里面,怎么放呢?应该是放一些关键的,最大值?最小值?

因为gap最小是 (int) Math.ceil((double)(max-min)/(len-1)) ,就把原始数据切分到 len-1 段,每一段的长度是gap, 分别求出每一段的最大最小值保存到数组中,最后求出求前一个max和下一个min最大的差值。

import java.util.Arrays;

/*
 * O(n)时间复杂度,所以用桶排序
 * O(n)空间复杂度,要考虑优化:分多个桶
 */
public class Solution {
    public int maximumGap(int[] nums) {
    	if(nums == null || nums.length < 2)	return 0;
    	if(nums.length == 2)				return Math.abs(nums[0] - nums[1]);
    	int len = nums.length;
    	
    	// 先求出最大最小
        int max = Integer.MIN_VALUE, min = Integer.MAX_VALUE;
        for(int n : nums) {
        	if(n < min)	min = n;
        	if(n > max)	max = n;
        }
        
        if(max == min)	return 0;
        
        // 分桶
        // 桶间距,也是最小的gap,求出来的gap肯定不会小于它,所以可以利用minGap来分组
        int minGap   = (int) Math.ceil((double)(max-min)/(len-1)); 
        int[] groupMax = new int[len-1];	// 最多需要长度为len-1
        int[] groupMin = new int[len-1];
        Arrays.fill(groupMax, Integer.MIN_VALUE);
        Arrays.fill(groupMin, Integer.MAX_VALUE);
        
        for(int n : nums) {
        	int mapIdx = (n - min) / (1 + minGap);
        	groupMin[mapIdx] = Math.min(n, groupMin[mapIdx]);
        	groupMax[mapIdx] = Math.max(n, groupMax[mapIdx]);
        }
        
        
        // 求前一个max和下一个min最大的差值
        int rst = Integer.MIN_VALUE;
        for(int i=1; i<len-1; i++) {
        	int start = groupMax[i-1], end = groupMin[i];
        	
        	// 缺少该数,一直往前查找直到有一个存在的值
        	if(start == Integer.MIN_VALUE) {
        		int tmp = i - 1;
        		
        		// 先找到一个有数据的Group
        		while(groupMax[tmp] == Integer.MIN_VALUE && groupMin[tmp] == Integer.MAX_VALUE)	tmp --;
        		
        		// 优先判断groupMax[tmp]是不是存在的
        		if(groupMax[tmp] != Integer.MIN_VALUE)	start = groupMax[tmp];
        		else 									start = groupMin[tmp];
        	}
        	
        	if(end == Integer.MAX_VALUE) {
        		int tmp = i;
        		while(groupMax[tmp] == Integer.MIN_VALUE && groupMin[tmp] == Integer.MAX_VALUE)	tmp --;
        		if(groupMin[tmp] != Integer.MAX_VALUE)	end = groupMin[tmp];
        		else 									end = groupMax[tmp];
        	}
        	
        	if(end - start > rst)
        		rst = end - start;
        }
        	
        
    	return rst;
    }
}


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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