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有一個數(shù)組長度為N,里面的N個數(shù)的范圍是[1, N-1],因此必有數(shù)是重復出現(xiàn)的。求一個算法找出這個數(shù),要求時間復雜度為O(n),空間復雜度為O(1)。
#include<iostream>
#include
<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
 
int a[]={1,2,4,3,6,3,4};
 
int tmp,tmp2;
 tmp
=a[0];
 
while(1)
 {
  
if(a[tmp]!=-1)
  {
   tmp2
=a[tmp];
   a[tmp]
=-1;
   tmp
=tmp2;
  }
  
else break;
 }
 printf(
"%d\n",tmp);
}




用兩個棧實現(xiàn)隊列
#include
<iostream>
#include
<stack>
using namespace std;
stack
<int>stackA,stackB;
void enqueue(int x)
{
 stackA.push(x);
}
int dequeue()
{
 
if(stackB.empty())
 {
  
while(!stackA.empty())
  {
   stackB.push(stackA.top());
   stackA.pop();
  }
 }
 
if(stackB.empty())
  
return -1;
 
int val=stackB.top();
 stackB.pop();
 
return val;
}
int main()
{
 
char ch;
 
int i=0;
 
while(cin>>ch)
 {
  
if(ch=='e')
  {
   enqueue(i
++);
  }
  
else cout<<dequeue()<<endl;
 }
}




題目概述:有一個沒有排序,元素個數(shù)為2N的正整數(shù)數(shù)組。要求把它分割為元素個數(shù)為N的兩個數(shù)組,并使兩個子數(shù)組的和最接近。
假設數(shù)組A[1..2N]所有元素的和是SUM。模仿動態(tài)規(guī)劃解0-1背包問題的策略,令S(k, i)表示前k個元素中任意i個元素的和的集合。顯然:
S(k, 1) = {A[i] | 1<= i <= k}
S(k, k) = {A[1]+A[2]+…+A[k]}
S(k, i) = S(k-1, i) U {A[k] + x | x屬于S(k-1, i-1) }
按照這個遞推公式來計算,最后找出集合S(2N, N)中與SUM最接近的那個和,這便是答案。這個算法的時間復雜度是O(22N).
因 為這個過程中只關注和不大于SUM/2的那個子數(shù)組的和。所以集合中重復的和以及大于SUM/2的和都是沒有意義的。把這些沒有意義的和剔除掉,剩下的有 意義的和的個數(shù)最多就是SUM/2個。所以,我們不需要記錄S(2N,N)中都有哪些和,只需要從SUM/2到1遍歷一次,逐個詢問這個值是不是在 S(2N,N)中出現(xiàn),第一個出現(xiàn)的值就是答案。我們的程序不需要按照上述遞推公式計算每個集合,只需要為每個集合設一個標志數(shù)組,標記SUM/2到1這 個區(qū)間中的哪些值可以被計算出來。關鍵代碼如下:

for(i = 0; i < N+1; i++)  
    for(j = 0; j < sum/2+1; j++)  
        flag[i][j] = false;  
flag[0][0] = true;  
for(int k = 1; k <= 2*N; k++) {  
    for(i = k > N ? N : k; i >= 1; i--) {  
        //兩層外循環(huán)是遍歷集合S(k,i)  
        for(j = 0; j <= sum/2; j++) {  
            if(j >= A[k] && flag[i-1][j-A[k]])  
                flag[i][j] = true;  
        }  
    }  
}  
for(i = sum/2; i >= 0; i--) {  
    if(flag[N][i]) {  
        cout << "minimum delta is " << abs(2*i - sum) << endl;  
        break;  
    }  

posted on 2010-08-04 07:52 baby-fly 閱讀(252) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: Algorithm
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