数组中的大多数元素分治 O(N.log(N))
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【中文标题】数组中的大多数元素分治 O(N.log(N))【英文标题】:Most Element in Array Divide-And-Conquer O(N.log(N)) 【发布时间】:2018-07-12 23:24:41 【问题描述】:一个数组a[],有N个元素,允许重复,如果超过一半的内容等于v,则称其“主要包含av元素”。给定数组a[],它旨在绘制一个有效的算法(在时间 N.log (N) 并使用分治法)检查它是否包含多数元素并确定它。考虑数组元素之间唯一可用的比较操作,即相等(a [i] == a [j]),在恒定时间内执行。 (提示:在算法中,将数组to[]分成两个子数组a1[]和a2[],每个子数组都是a[]大小的一半。如果a[]中的大部分元素是v,那么v一定是也是 a1 [] 或 a2 [] 或两者的大多数元素)。
int main()
int a[12] = 5, 9, 3, 13, 5, 21, 5, 7, 17, 12, 5, 6;
int N = 12, lo = 0, hi = N - 1, mid,i,j;
mid = lo + (hi - lo) / 2;
int n1 = mid - lo + 1;
int n2 = hi - mid;
int a1[n1],a2[n2];
/* Copy data to temp arrays a1[] and a2[] */
for (i = 0; i < n1; i++)
a1[i] = a[lo + i];
for (j = 0; j < n2; j++)
a2[j] = a[mid+1+j];
while (i < n1 && j < n2)
if(a1[i]==a2[j])
else if()
else
return 0;
我在继续使用相等操作比较辅助数组以查看大多数元素是否在 a1[] 或 a2[] 或两者上的方式上遇到了麻烦!
【问题讨论】:
@AlbinPaul 似乎不允许 OP 排序。他不能使用其他比较而不是平等。 "如果 a [] 的大部分元素是 v,则 v 必须也是 a1 [] 或 a2 [] 或两者的大多数元素" - 但是逆推论不正确: 即使 v 在 eg 中占多数a1[]
不一定是a[]
中的多数。
D-and-C 是必需的吗?有一个线性算法。
【参考方案1】:
这是一个符合描述的 Python 实现(抱歉,我不精通 C,但我认为它是非常简单的代码)。我们可以按照记录的每个部分的返回值和索引进行检查,以了解其工作原理。
# Returns v if v is a majority;
# otherwise, returns None
def f(arr, low, high):
if low == high:
return arr[low]
if low + 1 == high:
return arr[low] if arr[low] == arr[high] else None
n = high - low + 1
mid = (low + high) / 2
l = f(arr, low, mid)
r = f(arr, mid + 1, high)
print 'n: ' + str(n) + '; l: ' + str(l) + '; r: ' + str(r) + '; L: ' + str((low, mid)) + '; R: ' + str((mid + 1, high))
if l == r:
return l
counts = [0, 0]
for i in xrange(low, high + 1):
if arr[i] == l:
counts[0] = counts[0] + 1
if arr[i] == r:
counts[1] = counts[1] + 1
if l and counts[0] * 2 > n:
return l
if r and counts[1] * 2 > n:
return r
return None
输出:
a = [5, 9, 3, 5, 5, 21, 5, 7, 17, 5, 5, 5]
print f(a, 0, len(a) - 1)
"""
n: 3; l: None; r: 3; L: (0, 1); R: (2, 2)
n: 3; l: 5; r: 21; L: (3, 4); R: (5, 5)
n: 6; l: None; r: 5; L: (0, 2); R: (3, 5)
n: 3; l: None; r: 17; L: (6, 7); R: (8, 8)
n: 3; l: 5; r: 5; L: (9, 10); R: (11, 11)
n: 6; l: None; r: 5; L: (6, 8); R: (9, 11)
n: 12; l: None; r: 5; L: (0, 5); R: (6, 11)
5
"""
【讨论】:
【参考方案2】:我认为函数应该:
1) 对数组的前半部分递归调用自身(返回答案a)
2) 为数组的后半部分递归调用自身(返回答案 b)
3) 循环遍历数组并计算有多少匹配 a/b 并返回匹配最多的那个
请注意,在任何阶段都不需要实际复制数组,因为它永远不会被修改,只需传入一个索引作为子数组的开始和长度。
【讨论】:
我认为您的描述将返回 1 用于输入1, 1, 1, 2, 2, 3
。但 1 不是多数。
在你解决这个问题之前我不赞成:)【参考方案3】:
这可能不是您正在寻找的答案。但是有一个有趣的概率方法来解决这个问题。 可以选择数组的某个位置x,统计array[x]出现的次数,判断是否出现>=array.size()/2。
如果有一个元素填充了数组的一半以上,那么每次迭代随机选择它的位置的机会是 > 1/2。
因此,如果您进行 30 次迭代,则选择“主导”元素的机会为 (1 - (1/2)^30),这对于几乎所有应用程序都是可以的。
复杂度为 O(numberOfIterations * arraySize)
这里是代码 (:.
它是在 C++ 上的,但我敢打赌,你可以毫不费力地将它翻译成 C。
#include <vector>
#include <iostream>
int arraySize, numberOfIterations;
int count(int element, std::vector<int>& array)
int count = 0;
for(const int& number : array)
count += (number == element);
return count;
int main()
srand(time(0));
std::cin >> arraySize;
std::vector<int> arr(arraySize);
for(int i = 0; i < arraySize; ++i)
std::cin >> arr[i];
std::cin >> numberOfIterations;
for(int i = 0; i < numberOfIterations; ++i)
int idx = rand() % arraySize;
int freq = count(arr[idx], arr);
//std::cout << idx << std::endl;
if(freq > arraySize / 2)
std::cout << "The element = " << arr[idx] << " dominates the array provided " << std::endl;
return 0;
return 0;
【讨论】:
以上是关于数组中的大多数元素分治 O(N.log(N))的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章