对于大小为N的数组,需要进行多少次比较?
int
特例(或实际按下字符串),
对于大小为N的数组,需要进行多少次比较?
int
特例(或实际按下字符串),
Answers:
最佳算法使用n + log n-2个比较。将元素视为竞争对手,比赛将对其进行排名。
首先,比较树中的元素
|
/ \
| |
/ \ / \
x x x x
这需要进行n-1个比较,并且每个元素最多要进行n次比较。您将找到最大的元素作为获胜者。
第二大元素必定输给了获胜者(他不能输掉与另一个要素的比赛),因此他是获胜者所对抗的log n元素之一。您可以使用log n-1比较来查找其中的哪个。
通过对抗性论证证明了最优性。请参阅/math/1601或http://compgeom.cs.uiuc.edu/~jeffe/teaching/497/02-selection.pdf或 http://www.imada.sdu。 dk /〜jbj / DM19 / lb06.pdf或https://www.utdallas.edu/~chandra/documents/6363/lbd.pdf
您可以找到最多具有2·(N -1)个比较的第二个最大值,以及两个具有最大值和第二个最大值的变量:
largest := numbers[0];
secondLargest := null
for i=1 to numbers.length-1 do
number := numbers[i];
if number > largest then
secondLargest := largest;
largest := number;
else
if number > secondLargest then
secondLargest := number;
end;
end;
end;
使用冒泡排序或选择排序算法对数组进行降序排序。不要对数组进行完全排序。只有两关。第一遍给出最大元素,第二遍给出第二大元素。
第一次通过的比较数:n-1
首次通过比较的次数:n-2
总数 寻找第二大的比较值:2n-3
可能是您可以推广此算法。如果您需要第三大,则可以进行3次通过。
通过上面的策略,您不需要任何临时变量,因为Bubble排序和Selection排序是就地排序算法。
2n-3
。
以下是一些可能不是最佳代码,但至少实际上找到了第二大元素的代码:
if( val[ 0 ] > val[ 1 ] )
{
largest = val[ 0 ]
secondLargest = val[ 1 ];
}
else
{
largest = val[ 1 ]
secondLargest = val[ 0 ];
}
for( i = 2; i < N; ++i )
{
if( val[ i ] > secondLargest )
{
if( val[ i ] > largest )
{
secondLargest = largest;
largest = val[ i ];
}
else
{
secondLargest = val[ i ];
}
}
}
如果最大的2个元素位于数组的开头,则至少需要N-1个比较,而在最坏的情况下(前2个元素之一在数组中最小),它至少需要2N-3个比较。
情况1-> 9 8 7 6 5 4 3 2 1
情况2-> 50 10 8 25 ........
情况3-> 50 50 10 8 25 .........
案例4-> 50 50 10 8 50 25 .......
public void second element()
{
int a[10],i,max1,max2;
max1=a[0],max2=a[1];
for(i=1;i<a.length();i++)
{
if(a[i]>max1)
{
max2=max1;
max1=a[i];
}
else if(a[i]>max2 &&a[i]!=max1)
max2=a[i];
else if(max1==max2)
max2=a[i];
}
}
抱歉,JS代码...
经过两个输入的测试:
a = [55,11,66,77,72];
a = [ 0, 12, 13, 4, 5, 32, 8 ];
var first = Number.MIN_VALUE;
var second = Number.MIN_VALUE;
for (var i = -1, len = a.length; ++i < len;) {
var dist = a[i];
// get the largest 2
if (dist > first) {
second = first;
first = dist;
} else if (dist > second) { // && dist < first) { // this is actually not needed, I believe
second = dist;
}
}
console.log('largest, second largest',first,second);
largest, second largest 32 13
最多应有a.length * 2个比较,并且只能通过列表一次。
我知道这是一个古老的问题,但这是我尝试使用锦标赛算法来解决的问题。它类似于@sdcvvc使用的解决方案,但我使用的是二维数组来存储元素。
为了使事情起作用,有两个假设:
1)数组中元素的数量为2的幂
2)数组中没有重复项
整个过程包括两个步骤:
2.我们有一个2D数组,其中最后一行仅包含一个元素:最大的元素。我们继续从下至上,在每个数组中找到被最大“击败”的元素,并将其与当前“第二大”值进行比较。为了找到被最大元素击败的元素,并避免O(n)比较,我们必须在前一行中存储最大元素的索引。这样,我们可以轻松地检查相邻的元素。在任何级别(高于根级别)下,相邻元素的获取方式为:
1.通过比较两个两个元素来构建2D数组。2D数组中的第一行将是整个输入数组。下一行包含上一行的比较结果。我们将继续对新建阵列进行比较,并继续构建2D阵列,直到到达只有一个元素(最大的一个)的阵列。
leftAdjacent = rootIndex*2
rightAdjacent = rootIndex*2+1,
其中,rootIndex是上一级的largest(root)元素的索引。
我知道这个问题需要C ++,但是这是我尝试用Java解决它的尝试。(我使用列表而不是数组,以避免混乱地更改数组大小和/或不必要的数组大小计算)
public static Integer findSecondLargest(List<Integer> list) {
if (list == null) {
return null;
}
if (list.size() == 1) {
return list.get(0);
}
List<List<Integer>> structure = buildUpStructure(list);
System.out.println(structure);
return secondLargest(structure);
}
public static List<List<Integer>> buildUpStructure(List<Integer> list) {
List<List<Integer>> newList = new ArrayList<List<Integer>>();
List<Integer> tmpList = new ArrayList<Integer>(list);
newList.add(tmpList);
int n = list.size();
while (n>1) {
tmpList = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i<n; i=i+2) {
Integer i1 = list.get(i);
Integer i2 = list.get(i+1);
tmpList.add(Math.max(i1, i2));
}
n/= 2;
newList.add(tmpList);
list = tmpList;
}
return newList;
}
public static Integer secondLargest(List<List<Integer>> structure) {
int n = structure.size();
int rootIndex = 0;
Integer largest = structure.get(n-1).get(rootIndex);
List<Integer> tmpList = structure.get(n-2);
Integer secondLargest = Integer.MIN_VALUE;
Integer leftAdjacent = -1;
Integer rightAdjacent = -1;
for (int i = n-2; i>=0; i--) {
rootIndex*=2;
tmpList = structure.get(i);
leftAdjacent = tmpList.get(rootIndex);
rightAdjacent = tmpList.get(rootIndex+1);
if (leftAdjacent.equals(largest)) {
if (rightAdjacent > secondLargest) {
secondLargest = rightAdjacent;
}
}
if (rightAdjacent.equals(largest)) {
if (leftAdjacent > secondLargest) {
secondLargest = leftAdjacent;
}
rootIndex=rootIndex+1;
}
}
return secondLargest;
}
假设提供的数组为inPutArray = [1,2,5,8,7,3]预期的O / P-> 7(第二大)
take temp array
temp = [0,0], int dummmy=0;
for (no in inPutArray) {
if(temp[1]<no)
temp[1] = no
if(temp[0]<temp[1]){
dummmy = temp[0]
temp[0] = temp[1]
temp[1] = temp
}
}
print("Second largest no is %d",temp[1])
Gumbo算法的PHP版本:http : //sandbox.onlinephpfunctions.com/code/51e1b05dac2e648fd13e0b60f44a2abe1e4a8689
$numbers = [10, 9, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
$largest = $numbers[0];
$secondLargest = null;
for ($i=1; $i < count($numbers); $i++) {
$number = $numbers[$i];
if ($number > $largest) {
$secondLargest = $largest;
$largest = $number;
} else if ($number > $secondLargest) {
$secondLargest = $number;
}
}
echo "largest=$largest, secondLargest=$secondLargest";
尝试这个。
max1 = a[0].
max2.
for i = 0, until length:
if a[i] > max:
max2 = max1.
max1 = a[i].
#end IF
#end FOR
return min2.
它应该像一种魅力。低复杂度。
这是一个Java代码。
int secondlLargestValue(int[] secondMax){
int max1 = secondMax[0]; // assign the first element of the array, no matter what, sorted or not.
int max2 = 0; // anything really work, but zero is just fundamental.
for(int n = 0; n < secondMax.length; n++){ // start at zero, end when larger than length, grow by 1.
if(secondMax[n] > max1){ // nth element of the array is larger than max1, if so.
max2 = max1; // largest in now second largest,
max1 = secondMax[n]; // and this nth element is now max.
}//end IF
}//end FOR
return max2;
}//end secondLargestValue()
使用计数排序,然后找到第二大元素,从索引0开始到结尾。最多应该有至少1个比较n-1
(当只有一个元素时!)。
#include<stdio.h>
main()
{
int a[5] = {55,11,66,77,72};
int max,min,i;
int smax,smin;
max = min = a[0];
smax = smin = a[0];
for(i=0;i<=4;i++)
{
if(a[i]>max)
{
smax = max;
max = a[i];
}
if(max>a[i]&&smax<a[i])
{
smax = a[i];
}
}
printf("the first max element z %d\n",max);
printf("the second max element z %d\n",smax);
}
C ++ 11中sdcvvc接受的解决方案。
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cassert>
#include <climits>
using std::vector;
using std::cout;
using std::endl;
using std::random_shuffle;
using std::min;
using std::max;
vector<int> create_tournament(const vector<int>& input) {
// make sure we have at least two elements, so the problem is interesting
if (input.size() <= 1) {
return input;
}
vector<int> result(2 * input.size() - 1, -1);
int i = 0;
for (const auto& el : input) {
result[input.size() - 1 + i] = el;
++i;
}
for (uint j = input.size() / 2; j > 0; j >>= 1) {
for (uint k = 0; k < 2 * j; k += 2) {
result[j - 1 + k / 2] = min(result[2 * j - 1 + k], result[2 * j + k]);
}
}
return result;
}
int second_smaller(const vector<int>& tournament) {
const auto& minimum = tournament[0];
int second = INT_MAX;
for (uint j = 0; j < tournament.size() / 2; ) {
if (tournament[2 * j + 1] == minimum) {
second = min(second, tournament[2 * j + 2]);
j = 2 * j + 1;
}
else {
second = min(second, tournament[2 * j + 1]);
j = 2 * j + 2;
}
}
return second;
}
void print_vector(const vector<int>& v) {
for (const auto& el : v) {
cout << el << " ";
}
cout << endl;
}
int main() {
vector<int> a;
for (int i = 1; i <= 2048; ++i)
a.push_back(i);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
random_shuffle(a.begin(), a.end());
const auto& v = create_tournament(a);
assert (second_smaller(v) == 2);
}
return 0;
}
我已经看完了以上所有文章,但是我坚信Tournament算法的实现是最好的方法。让我们考虑@Gumbo发布的以下算法
largest := numbers[0];
secondLargest := null
for i=1 to numbers.length-1 do
number := numbers[i];
if number > largest then
secondLargest := largest;
largest := number;
else
if number > secondLargest then
secondLargest := number;
end;
end;
end;
万一我们要在数组中找到第二大数字,这非常好。它具有(2n-1)个比较数。但是,如果要计算第三大数或第k大数怎么办。上面的算法不起作用。您需要执行另一个过程。
因此,我相信锦标赛算法方法是最好的,这是该链接。
以下解决方案将进行2(N-1)个比较:
arr #array with 'n' elements
first=arr[0]
second=-999999 #large negative no
i=1
while i is less than length(arr):
if arr[i] greater than first:
second=first
first=arr[i]
else:
if arr[i] is greater than second and arr[i] less than first:
second=arr[i]
i=i+1
print second
可以通过n + ceil(log n)-2比较来完成。
解决方案:需要n-1个比较才能得出最小值。
但是为了达到最低限度,我们将构建一个锦标赛,其中每个元素将成对分组。就像网球比赛一样,任何回合的胜利者都会前进。
这棵树的高度将为log n,因为我们每回合一半。
获得第二个最低要求的想法是,它将在上一轮中被最低候选人击败。因此,我们需要找到最少的潜在候选人(被击败)。
潜在候选者将为log n =树的高度
所以不行。使用锦标赛树查找最小值的比较值是n-1,第二个最小值是log n -1的总和= n + ceil(log n)-2
这是C ++代码
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <vector>
using namespace std;
typedef pair<int,int> ii;
bool isPowerOfTwo (int x)
{
/* First x in the below expression is for the case when x is 0 */
return x && (!(x&(x-1)));
}
// modified
int log_2(unsigned int n) {
int bits = 0;
if (!isPowerOfTwo(n))
bits++;
if (n > 32767) {
n >>= 16;
bits += 16;
}
if (n > 127) {
n >>= 8;
bits += 8;
}
if (n > 7) {
n >>= 4;
bits += 4;
}
if (n > 1) {
n >>= 2;
bits += 2;
}
if (n > 0) {
bits++;
}
return bits;
}
int second_minima(int a[], unsigned int n) {
// build a tree of size of log2n in the form of 2d array
// 1st row represents all elements which fights for min
// candidate pairwise. winner of each pair moves to 2nd
// row and so on
int log_2n = log_2(n);
long comparison_count = 0;
// pair of ints : first element stores value and second
// stores index of its first row
ii **p = new ii*[log_2n];
int i, j, k;
for (i = 0, j = n; i < log_2n; i++) {
p[i] = new ii[j];
j = j&1 ? j/2+1 : j/2;
}
for (i = 0; i < n; i++)
p[0][i] = make_pair(a[i], i);
// find minima using pair wise fighting
for (i = 1, j = n; i < log_2n; i++) {
// for each pair
for (k = 0; k+1 < j; k += 2) {
// find its winner
if (++comparison_count && p[i-1][k].first < p[i-1][k+1].first) {
p[i][k/2].first = p[i-1][k].first;
p[i][k/2].second = p[i-1][k].second;
}
else {
p[i][k/2].first = p[i-1][k+1].first;
p[i][k/2].second = p[i-1][k+1].second;
}
}
// if no. of elements in row is odd the last element
// directly moves to next round (row)
if (j&1) {
p[i][j/2].first = p[i-1][j-1].first;
p[i][j/2].second = p[i-1][j-1].second;
}
j = j&1 ? j/2+1 : j/2;
}
int minima, second_minima;
int index;
minima = p[log_2n-1][0].first;
// initialize second minima by its final (last 2nd row)
// potential candidate with which its final took place
second_minima = minima == p[log_2n-2][0].first ? p[log_2n-2][1].first : p[log_2n-2][0].first;
// minima original index
index = p[log_2n-1][0].second;
for (i = 0, j = n; i <= log_2n - 3; i++) {
// if its last candidate in any round then there is
// no potential candidate
if (j&1 && index == j-1) {
index /= 2;
j = j/2+1;
continue;
}
// if minima index is odd, then it fighted with its index - 1
// else its index + 1
// this is a potential candidate for second minima, so check it
if (index&1) {
if (++comparison_count && second_minima > p[i][index-1].first)
second_minima = p[i][index-1].first;
}
else {
if (++comparison_count && second_minima > p[i][index+1].first)
second_minima = p[i][index+1].first;
}
index/=2;
j = j&1 ? j/2+1 : j/2;
}
printf("-------------------------------------------------------------------------------\n");
printf("Minimum : %d\n", minima);
printf("Second Minimum : %d\n", second_minima);
printf("comparison count : %ld\n", comparison_count);
printf("Least No. Of Comparisons (");
printf("n+ceil(log2_n)-2) : %d\n", (int)(n+ceil(log(n)/log(2))-2));
return 0;
}
int main()
{
unsigned int n;
scanf("%u", &n);
int a[n];
int i;
for (i = 0; i < n; i++)
scanf("%d", &a[i]);
second_minima(a,n);
return 0;
}
function findSecondLargeNumber(arr){
var fLargeNum = 0;
var sLargeNum = 0;
for(var i=0; i<arr.length; i++){
if(fLargeNum < arr[i]){
sLargeNum = fLargeNum;
fLargeNum = arr[i];
}else if(sLargeNum < arr[i]){
sLargeNum = arr[i];
}
}
return sLargeNum;
}
var myArray = [799, -85, 8, -1, 6, 4, 3, -2, -15, 0, 207, 75, 785, 122, 17];
参考:http : //www.ajaybadgujar.com/finding-second-largest-number-from-array-in-javascript/
int[] int_array = {4, 6, 2, 9, 1, 7, 4, 2, 9, 0, 3, 6, 1, 6, 8};
int largst=int_array[0];
int second=int_array[0];
for (int i=0; i<int_array.length; i++){
if(int_array[i]>largst) {
second=largst;
largst=int_array[i];
}
else if(int_array[i]>second && int_array[i]<largst) {
second=int_array[i];
}
}
我想,按照上面的“最优算法使用n + log n-2比较”的方式,我想出的不使用二进制树存储值的代码如下:
在每次递归调用期间,数组大小都会减半。
因此,比较数为:
第一次迭代:n / 2个比较
第二次迭代:n / 4个比较
第三次迭代:n / 8个比较
...最多记录n次迭代?
因此,总数=> n-1个比较?
function findSecondLargestInArray(array) {
let winner = [];
if (array.length === 2) {
if (array[0] < array[1]) {
return array[0];
} else {
return array[1];
}
}
for (let i = 1; i <= Math.floor(array.length / 2); i++) {
if (array[2 * i - 1] > array[2 * i - 2]) {
winner.push(array[2 * i - 1]);
} else {
winner.push(array[2 * i - 2]);
}
}
return findSecondLargestInArray(winner);
}
假设数组包含2 ^ n个数字。
如果有6个数字,那么3个数字将移至下一个级别,这是不正确的。
需要8个数字=> 4个数字=> 2个数字=> 1个数字=> 2 ^ n个数字
package com.array.orderstatistics;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
public class SecondLargestElement {
/**
* Total Time Complexity will be n log n + O(1)
* @param str
*/
public static void main(String str[]) {
Integer[] integerArr = new Integer[] { 5, 1, 2, 6, 4 };
// Step1 : Time Complexity will be n log(n)
Arrays.sort(integerArr, Collections.reverseOrder());
// Step2 : Array.get Second largestElement
int secondLargestElement = integerArr[1];
System.out.println(secondLargestElement);
}
}
Arrays.sort()
)。