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原题
给定一批查询日志,数量为n。其中,有的查询出现了多于n/3次,请在线性时间内,找到所有满足条件的查询。
分析
如果初次遇到这个问题,我们会有什么样的思路呢?
但是,如果面试官进一步限制了可以采用方法的范围:不允许使用上述方法,该如何处理呢?
我们在之前的面试题目中,遇到过类似的一个问题:那次的查询出现的次数是一半以上。大家还记得,我们的解法么?道理很简单,但解法是很巧妙的,当我们每次去掉两个不相同的查询,那最终剩下的查询,就是我们要找的查询——这个查询的出现次数,占了一半以上。
那如果是多于n/3次呢?更一般的情况下,如果是多于n/m次呢?道理完全一样的:我们每次去掉m个不同的查询,那最终剩下的查询,就是我们要找的备选的。道理很简单,可是要如何实现呢?之前的题目,是比较简单就能够实现每次去掉两个不同的查询的,更一般的情况下,如何每次去掉m个不同的元素呢?
下面我们会介绍一种实现方法,核心的原理就是:每次去掉m个不同的查询。第一个方法,是很有趣的一个方法,相信能够给大家以启发。
有一个经典的游戏,叫做俄罗斯方块。想必很多同学都玩过的吧,俄罗斯方块,有不同颜色、不同形状的方块,从上往下落,如果砌满一行,这一行就会消失。一般列数都是固定的,在玩儿的过程中不会变化。这里要讲的一个实现,就是从俄罗斯方块这个游戏启发而来的。
我们申请一个大小为m的map,开始遍历查询日志,如果:
当map中的查询个数等于m时,则对map中所有查询的值减一(相当于砌满了一层,就会消掉)。直到遍历完毕查询日志,map中还存在的查询,就是我们要找的查询的备选。我们看下面的具体的例子:
查询日志为:4 3 3 2 1 2 3 4 4 7 且m=5
上述方法的步骤如下:
当 4 3 3 落入到map中的时候,map的形状如下:
3 | |
4 | 3 |
当 2 1 2 3 落入到map中的时候,map形状如下:
3 | |||
3 | 2 | ||
4 | 3 | 1 | 2 |
当 4 4 落入到map中的时候,map的形状如下:
4 | 3 | ||
4 | 3 | 2 | |
4 | 3 | 1 | 2 |
当 7 落入到map中的时候,map形状如下:
4 | 3 | |||
4 | 3 | 2 | ||
4 | 3 | 1 | 2 | 7 |
此时,map的大小=5,可以消除一行了。
消除之后如下图:
4 | 3 | |||
4 | 3 | 2 |
此时剩下三个查询,但不都是满足条件的查询,需要逐个验证。O(n)即可。
分析上述方法的空间复杂度为O(m).当m=3时,就可以认为是常数空间。那么时间复杂度呢?切要看map是如何实现的,如果是基于树的,整个的时间复杂度O(nlogm),m=3时,可以认为是O(n)的。
代码如下:
void deleteOneLevel(map<int,int>& hashMap)//删除一层,就是每次删除m个元素 { map<int,int>::iterator iter1 = hashMap.begin(),iter2; while(iter1 != hashMap.end()) { (iter1->second)--; iter2 = iter1++; if(iter2->second == 0) { hashMap.erase(iter2->first); } } } bool check(vector<int>& data,int value,int length,int m)//检查hash表中剩余的元素是否符合要求 { int count = 0,i; for(i=0;i<length;i++) { if(data[i] == value)count++; if(count * m > length)return true; } return false; } vector<int> googleStar(vector<int>& data,int m) { int length = data.size(),i,j; vector<int> res; map<int,int> hashMap; for(i=0;i<length;i++) { hashMap[data[i]] ++; if(hashMap.size() == m)//hash表中有m种元素时,把每种元素减一,删除只出现一次的元素 { deleteOneLevel(hashMap); } } map<int,int>::iterator iter = hashMap.begin(); while(iter != hashMap.end()) { if(check(data,iter->first,length,m))res.push_back(iter->first); iter ++; } return res; }
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原文:http://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/37880845