【算法】双指针、位运算、离散化、合并区间

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平凡的人1 发表于 2023/01/19 20:24:13 2023/01/19
【摘要】 @[toc] 1.双指针双指针的算法可以优化时间复杂度,双指针,指的是在遍历对象的过程中,不是普通的使用单个指针进行访问,而是使用两个相同方向( 快慢指针 )或者相反方向( 对撞指针 )的指针进行扫描,从而达到相应的目的。将双层暴力循环O(n^2)优化到O(n),所以双指针算法最核心的用途就是优化时间复杂度。双指针是比较常见的把,直接看例子既可以。给定一个长度为 n 的整数序列,请找出最长的...

@[toc]

1.双指针

双指针的算法可以优化时间复杂度,双指针,指的是在遍历对象的过程中,不是普通的使用单个指针进行访问,而是使用两个相同方向( 快慢指针 )或者相反方向( 对撞指针 )的指针进行扫描,从而达到相应的目的。将双层暴力循环O(n^2)优化到O(n),所以双指针算法最核心的用途就是优化时间复杂度。双指针是比较常见的把,直接看例子既可以。

给定一个长度为 n 的整数序列,请找出最长的不包含重复的数的连续区间,输出它的长度。

输入格式

第一行包含整数 n。

第二行包含 n 个整数(均在 0∼1050∼105 范围内),表示整数序列。

输出格式

共一行,包含一个整数,表示最长的不包含重复的数的连续区间的长度。

数据范围

1≤n≤1051≤n≤105

输入样例:

5
1 2 2 3 5

输出样例:

3
#include <iostream>
using namespace std;

const int N = 100010;

int n;
int a[N],s[N];

int main()
{
    cin>>n;
    for(int i = 0;i<n;i++) cin>>a[i];
    int res = 0;
    for(int i = 0,j=0;i<n;i++)
    {
        s[a[i]]++;
        while(s[a[i]]>1)
        {
            s[a[j]]--;
            j++;
        }
        res = max(res,i-j+1);
    }
    cout<<res<<endl;
    return 0;
}

2.位运算

位运算也是非常常见的,位运算就是直接对整数在内存中的二进制位进行 操作,这里简单过一下即可,同时对于这部分不太熟悉的,建议先熟悉一下位运算的相关操作,以及整数二进制存储的内容

常见的有:1.比如求一个数n以二进制方式表示,第k位数字是几:把第k位移到最后一位既n>>k,然后看此时的个位是几,&1即可

2.lowbit(x):返回x的最后一位1。lowbit()的实现就是在x&-x. 怎么理解-x:对于一个整数的负数是原数的补码,相当于 -x=~x+1

也就是说x&-x相当于x&(~x+1)

image-20221228153143281

可以统计1的个数

题目练习:

给定一个长度为 nn 的数列,请你求出数列中每个数的二进制表示中 11 的个数。

输入格式

第一行包含整数 nn。

第二行包含 nn 个整数,表示整个数列。

输出格式

共一行,包含 nn 个整数,其中的第 ii 个数表示数列中的第 ii 个数的二进制表示中 11 的个数。

数据范围

1≤n≤1000001≤n≤100000,
0≤数列中元素的值≤1090≤数列中元素的值≤109

输入样例:

5
1 2 3 4 5

输出样例:

1 1 2 1 2
#include <iostream>
 using namespace std;
 
 int lowbit(int x)
 {
     return x&-x;
 }
 int main()
 {
     int n;
     cin>>n;
     while(n--)
     {
         int x;
         cin>>x;
         int res = 0;
         while(x)
         {
             x-=lowbit(x);
             res++;
         }
         cout<<res<<' ';
     }
     return 0;
 }

3.离散化

这里的离散化指的是特指整数有序的离散化,保序的离散化:值域比较大,但是个数却很少,类似哈希,以里面的值为下标来做即可,不需要开很大的数组,只需要进行映射即可。一个问题是去重,另一个问题是如何具体算出a[i]离散化的值是多少,a是有序的自然可以通过二分进行查找,而去重可以利用unique函数

假定有一个无限长的数轴,数轴上每个坐标上的数都是 0。

现在,我们首先进行 n 次操作,每次操作将某一位置 x 上的数加 c。

接下来,进行 m 次询问,每个询问包含两个整数 l 和 r,你需要求出在区间 [l,r][l,r] 之间的所有数的和。

输入格式

第一行包含两个整数 n 和 m。

接下来 n 行,每行包含两个整数 x 和 c。

再接下来 m 行,每行包含两个整数 l 和 r。

输出格式

共 m行,每行输出一个询问中所求的区间内数字和。

数据范围

−109≤x≤109−109≤x≤109,
1≤n,m≤1051≤n,m≤105,
−109≤l≤r≤109−109≤l≤r≤109,
−10000≤c≤10000

输入样例:

3 3
1 2
3 6
7 5
1 3
4 6
7 8

输出样例:

8
0
5
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 300010; 
int n, m;
int a[N];
int s[N];
vector<int> alls; 
vector<pair<int, int>> add, query; 

int find(int x){ 
    int l = 0, r = alls.size() - 1;
    while (l < r) 
    {
        int mid = l + r >> 1;
        if (alls[mid] >= x) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    return r + 1;
}

int main() 
{
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i = 1; i <= n; i++) 
    {
        int x, c;
        scanf("%d%d", &x, &c);
        add.push_back({x, c});
        alls.push_back(x);
    }
    for (int i = 1; i <= m; i++) 
    {
        int l , r;
        scanf("%d%d", &l, &r);
        query.push_back({l, r});
        alls.push_back(l);
        alls.push_back(r);
    }
    sort(alls.begin(), alls.end());
    alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end());
    for (auto item : add) 
    {
        int x = find(item.first);
        a[x] += item.second;
    }
    for (int i = 1; i <= alls.size(); i++) s[i] = s[i-1] + a[i];
    for (auto item : query) 
    {
        int l = find(item.first);
        int r = find(item.second);
        printf("%d\n", s[r] - s[l-1]);
    }
    return 0;
}

4.区间合并

简单理解为2个有交集的区间合并成一个更大的区间即可,区间合并就是快速让我们把有交集的区间进行合并。

区间的合并先按左端点进行排序,然后去进行维护:image-20221231085523439

给定 n 个区间 [li,ri][li,ri],要求合并所有有交集的区间。

注意如果在端点处相交,也算有交集。

输出合并完成后的区间个数。

例如:[1,3][1,3] 和 [2,6][2,6] 可以合并为一个区间 [1,6][1,6]。

输入格式

第一行包含整数 n。

接下来 n 行,每行包含两个整数 l和 r。

输出格式

共一行,包含一个整数,表示合并区间完成后的区间个数。

数据范围

1≤n≤1000001≤n≤100000,
−109≤li≤ri≤109−109≤li≤ri≤109

输入样例:

5
1 2
2 4
5 6
7 8
7 9

输出样例:

3
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

int n;

typedef pair<int,int> PII;
vector<PII> segs;

void merge(vector<PII>& segs)
{
    vector<PII> res;
    sort(segs.begin(),segs.end());
    int st = -2e9,ed = -2e9;
    for(auto seg:segs)
    {
        if(ed<seg.first)
        {
            if(st!=-2e9) res.push_back({st,ed});
            st = seg.first,ed = seg.second;
        }
        else ed = max(ed,seg.second);
    }
    if(st!=-2e9) res.push_back({st,ed});
    segs = res;
}

int main()
{
    cin>>n;
    for(int i = 0;i<n;i++)
    {
        int l,r;
        cin>>l>>r;
        segs.push_back({l,r});
    }
    merge(segs);
    cout<<segs.size()<<endl;
    return 0;
}

合并区间比较常见把:比如leetcode的56合并区间

以数组 intervals 表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间,并返回 一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。

示例 1:

输入:intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
输出:[[1,6],[8,10],[15,18]]
解释:区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].
示例 2:

输入:intervals = [[1,4],[4,5]]
输出:[[1,5]]
解释:区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
        vector<vector<int>> result;
        sort(intervals.begin(),intervals.end());
        int begin = intervals[0][0],end = intervals[0][1];
        for(size_t i = 0;i<intervals.size();i++)
        {
            if(intervals[i][0]>end)
            {
                result.push_back({begin,end});
                begin = intervals[i][0];
                end = intervals[i][1];
            }
            else
            {
                end = max(end,intervals[i][1]);
            }
        }
        result.push_back({begin,end});
        return result;
    }
};
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