java codility Max-Counters

arrays algorithm java

2022-09-01 10:11:58

我一直在尝试解决以下任务：

您将获得 N 个计数器，最初设置为 0，并且对它们有两个可能的操作：

    increase(X) − counter X is increased by 1,
    max_counter − all counters are set to the maximum value of any counter.

给出了一个包含 M 个整数的非空零索引数组 A。此数组表示连续操作：

    if A[K] = X, such that 1 ≤ X ≤ N, then operation K is increase(X),
    if A[K] = N + 1 then operation K is max_counter.

例如，给定整数 N = 5 和数组 A，使得：

A[0] = 3
A[1] = 4
A[2] = 4
A[3] = 6
A[4] = 1
A[5] = 4
A[6] = 4

每次连续操作后的计数器值将为：

(0, 0, 1, 0, 0)
(0, 0, 1, 1, 0)
(0, 0, 1, 2, 0)
(2, 2, 2, 2, 2)
(3, 2, 2, 2, 2)
(3, 2, 2, 3, 2)
(3, 2, 2, 4, 2)

目标是在所有操作后计算每个计数器的值。

struct Results {
  int * C;
  int L;
};

编写一个函数：

struct Results solution(int N, int A[], int M);

给定一个整数 N 和一个由 M 个整数组成的非空零索引数组 A，返回一个表示计数器值的整数序列。

该序列应返回为：

    a structure Results (in C), or
    a vector of integers (in C++), or
    a record Results (in Pascal), or
    an array of integers (in any other programming language).

例如，给定：

A[0] = 3
A[1] = 4
A[2] = 4
A[3] = 6
A[4] = 1
A[5] = 4
A[6] = 4

该函数应返回 [3， 2， 2， 4， 2]，如上所述。

假设：

    N and M are integers within the range [1..100,000];
    each element of array A is an integer within the range [1..N + 1].

复杂性：

    expected worst-case time complexity is O(N+M);
    expected worst-case space complexity is O(N), beyond input storage (not counting the storage required for input arguments).

可以修改输入数组的元素。

这是我的解决方案：

import java.util.Arrays;

class Solution {
    public int[] solution(int N, int[] A) {

        final int condition = N + 1;
        int currentMax = 0;
        int countersArray[] = new int[N];

        for (int iii = 0; iii < A.length; iii++) {
            int currentValue = A[iii];
            if (currentValue == condition) {
                Arrays.fill(countersArray, currentMax);
            } else {
                int position = currentValue - 1;
                int localValue = countersArray[position] + 1;
                countersArray[position] = localValue;

                if (localValue > currentMax) {
                    currentMax = localValue;
                }
            }

        }

        return countersArray;
    }
}

以下是代码评估：https://codility.com/demo/results/demo6AKE5C-EJQ/

你能给我一个提示这个解决方案有什么问题吗？

答案 1

问题出在这段代码中：

for (int iii = 0; iii < A.length; iii++) {
     ...
     if (currentValue == condition) {
         Arrays.fill(countersArray, currentMax);
     }
     ...
}

想象一下，数组的每个元素都使用值初始化。由于函数调用的时间复杂度为，因此总体而言，您的算法将具有时间复杂度。我认为，解决这个问题的一种方法是，在调用操作时，您可以保留上次更新的值作为变量，而不是显式更新整个数组。调用第一个操作（递增）时，您只需查看尝试递增的值是否大于 .如果是，只需将值更新为 1，否则将其初始化为。调用第二个操作时，您只需更新到。最后，当您完成并尝试返回最终值时，您再次将每个值与进行比较。如果它更大，你只需保留值，否则你返回AN+1Arrays.fill(countersArray, currentMax)O(N)O(M * N)Amax_counterlast_updatelast_update + 1last_updatecurrent_maxlast_updatelast_update

class Solution {
    public int[] solution(int N, int[] A) {

        final int condition = N + 1;
        int currentMax = 0;
        int lastUpdate = 0;
        int countersArray[] = new int[N];

        for (int iii = 0; iii < A.length; iii++) {
            int currentValue = A[iii];
            if (currentValue == condition) {
                lastUpdate = currentMax
            } else {
                int position = currentValue - 1;
                if (countersArray[position] < lastUpdate)
                    countersArray[position] = lastUpdate + 1;
                else
                    countersArray[position]++;

                if (countersArray[position] > currentMax) {
                    currentMax = countersArray[position];
                }
            }

        }

        for (int iii = 0; iii < N; iii++) {
           if (countersArray[iii] < lastUpdate)
               countersArray[iii] = lastUpdate;
        }

        return countersArray;
    }
}

答案 2

问题是，当您获得大量操作时，您会收到大量调用，从而使您的解决方案变慢。max_counterArrays.fill

您应该保留 a 和 a ：currentMaxcurrentMin

当你得到一个你只是设置.max_countercurrentMin = currentMax
如果得到另一个值，我们称之为：i
- 如果位置处的值小于或等于，请将其设置为。i - 1currentMincurrentMin + 1
- 否则，您可以递增它。

最后，只需再次遍历计数器数组，并将小于的所有内容设置为。currentMincurrentMin