求最大最小值,最少要进行多少次比较? | 经典面试题
Posted 58沈剑
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了求最大最小值,最少要进行多少次比较? | 经典面试题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
如何从n个数里找到最大值?
很容易想到,用一个循环就能搞定。
int find_max(int arr[n]){
int max = -infinite;
for(int i=0; i<n; i++)
if(arr[i]>max)
max=arr[i];
return max;
}
这里,需要执行n-1次比较。
如何从n个数里找到最大值与最小值?
很容易想到,用一个循环找到最大值和最小值,就能搞定。
(int, int) find_max_min(int arr[n]){
int max = -infinite;
int min = infinite;
for(int i=0; i<n; i++){
if(arr[i]>max)
max=arr[i];
if(arr[i]<min)
min=arr[i];
}
return (max, min);
}
这里,需要执行2*(n-1)=2n-2次比较。
还有没有更快的方法呢?
分治法或许可以派上用场,分治法的思路是:
(1)把大规模拆分成小规模;
(2)小规模分别求解;
(3)小规模求解之后,再综合求解大规模;
看能不能往这个例子里套用:
(1)将arr[0,n]分为arr[0,n/2]和arr[n/2,n];
(2)每个子数组分别求解最大值和最小值;
(3)两个子数组的最大值里再取最大值,两个子数组的最小值里再取最小值,就是最终解;
伪代码大概是这样:
(int, int) find_max_min(int arr[0,n]){
// 递归左半区
(max1, min1) = find_max_min(arr[0, n/2]);
// 递归右半区
(max2, min2) = find_max_min(arr[n/2, n]);
// 再计算两次
max = max1>max2?max1:max2;
min = min1<min2?min1:min2;
return (max, min);
}
画外音,实际的递归代码要注意:
(1)入参不是0和n,而是数组的下限和上限;
(2)递归要收敛,当数组的上下限相差1时,只比较一次,直接返回max和min,而不用再次递归;
分治法之后,时间复杂度是多少呢?
分治法的时间复杂度分析:
当只有2个元素时,只需要1次计算就能知道最大,最小值
当有n个元素时,
(1)递归左半区;
(2)递归右半区;
(3)再进行两次计算;
f(2)=1;【式子A】
f(n)=2*f(n/2)+2;【式子B】
求解递归式子,得到:
f(n)=1.5n-2;
画外音,证明过程如下:
【式子B】不断展开能得到:
f(n)=2*f(n/2)+2;【式子1】
f(n/2)=2*f(n/4)+2;【式子2】
f(n/4)=2*f(n/8)+2;【式子3】
...
f(n/2^(m-1))=2*f(2^m)+2;【式子m】
通过这m个式子的不断代入,得到:
f(n)=(2^m)*f(n/2^m)+2^(m+1)-2;【式子C】
由于f(2)=1【式子A】;
即【式子C】中n/2^m=2时,f(n/2^m)=f(2)=1;
此时n=2^(m+1),代入【式子C】
即f(n)=n/2 + n -2 = 1.5n-2;
证明过程很严谨,但我知道你没看懂。
总结,n个数:
求最大值,遍历,需要n-1次计算
求最大最小值,遍历,需要2n-2次计算
求最大最小值,分治,时间复杂度1.5n-2
思路比结论重要,希望大家有收获。
架构师之路-分享可落地的技术文章
作业题,n个数:
(1)求最大值,n-1次计算,是最快的方法吗?
(2)求最大最小值,1.5n-2,是最快的方法吗?
以上是关于求最大最小值,最少要进行多少次比较? | 经典面试题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章