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c# - 数组中的 codility 绝对不同计数

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 18:00:30 28 4
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所以我昨天参加了 codility 面试测试,今天被告知我失败了,不幸的是,codility 和雇主都没有给我任何其他关于我在哪里搞砸的信息,所以我希望能得到一些帮助,让我知道我哪里做错了.我知道 codility 非常重视程序运行的速度以及它在大量情况下的表现。现在我没有复制粘贴问题所以这是我记得的大概内容

  1. 计算数组 a 中绝对不同的元素数,这意味着如果数组中有 -3 和 3,则这些数字不不同,因为|-3|=|3|。我认为一个例子会更好地解决这个问题

a={-5,-3,0,1,-3}结果将为 4,因为此数组中有 4 个绝对不同的元素。

问题还说明 a.length 将 <=10000,最重要的是它说明假设 数组按升序排序 但我真的不明白为什么我们需要它排序

如果您认为我遗漏了什么,请提问,我会尝试进一步解决问题。

这是我的代码

import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;


public class test2 {

int test(int[] a){
Set<Integer> s=new HashSet<Integer>();

for(int i=0;i<a.length;i++){
s.add(Math.abs(a[i]));

}
return s.size();

}

public static void main(String[] args) {
test2 t=new test2();
int[] a={1,1,1,2,-1};
System.out.println(t.test(a));

}

}

最佳答案

如果数组已排序,您可以通过查找邻居来找到重复项。比较绝对值需要从起点和终点开始。这避免了创建新结构。

编辑:恕我直言,HashMap/HashSet 的复杂度是 O(log(log(n))但在我的机器上似乎只有 4 倍快。

综上所述,您可以看到使用 Set 更简单、更清晰且更易于维护。它仍然非常快,并且在 98% 的情况下都是最佳解决方案。

public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int len : new int[]{100 * 1000 * 1000, 10 * 1000 * 1000, 1000 * 1000, 100 * 1000, 10 * 1000, 1000}) {
int[] nums = new int[len];
for (int i = 0; i < len; i++)
nums[i] = (int) (Math.random() * (Math.random() * 2001 - 1000));
Arrays.sort(nums);

long timeArray = 0;
long timeSet = 0;
int runs = len > 1000 * 1000 ? 10 : len >= 100 * 1000 ? 100 : 1000;
for (int i = 0; i < runs; i++) {
long time1 = System.nanoTime();
int count = countDistinct(nums);
long time2 = System.nanoTime();
int count2 = countDistinctUsingSet(nums);
long time3 = System.nanoTime();
timeArray += time2 - time1;
timeSet += time3 - time2;
assert count == count2;
}
System.out.printf("For %,d numbers, using an array took %,d us on average, using a Set took %,d us on average, ratio=%.1f%n",
len, timeArray / 1000 / runs, timeSet / 1000 / runs, 1.0 * timeSet / timeArray);
}
}

private static int countDistinct(int[] nums) {
int lastLeft = Math.abs(nums[0]);
int lastRight = Math.abs(nums[nums.length - 1]);
int count = 0;
for (int a = 1, b = nums.length - 2; a <= b;) {
int left = Math.abs(nums[a]);
int right = Math.abs(nums[b]);
if (left == lastLeft) {
a++;
lastLeft = left;
} else if (right == lastRight) {
b--;
lastRight = right;
} else if (lastLeft == lastRight) {
a++;
b--;
lastLeft = left;
lastRight = right;
count++;
} else if (lastLeft > lastRight) {
count++;
a++;
lastLeft = left;
} else {
count++;
b--;
lastRight = right;
}
}
count += (lastLeft == lastRight ? 1 : 2);
return count;
}

private static int countDistinctUsingSet(int[] nums) {
Set<Integer> s = new HashSet<Integer>();
for (int n : nums)
s.add(Math.abs(n));
int count = s.size();
return count;
}

打印

对于100,000,000个数字,使用数组平均耗时279,623 us,使用Set平均耗时1,270,029 us,ratio=4.5

对于 10,000,000 个数字,使用数组平均耗时 28,525 us,使用 Set 平均耗时 126,591 us,ratio=4.4

对于 1,000,000 个数字,使用数组平均耗时 2,846 us,使用 Set 平均耗时 12,131 us,ratio=4.3

对于100,000个数字,使用数组平均耗时297 us,使用Set平均耗时1,239 us,ratio=4.2

10000个数,使用array平均耗时42us,使用Set平均耗时156us,ratio=3.7

对于1000个数字,使用array平均耗时8us,使用Set平均耗时30us,ratio=3.6


在@Kevin K 的观点上,即使是 Integer 也可能发生冲突,即使它的哈希值是唯一的,它也可以映射到同一个桶,因为容量是有限的。

public static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>(32, 2.0f);
for (int i = 0; i < 10000 && map.size() < 32 * 2; i++) {
if (hash(i) % 32 == 0)
map.put(i, i);
}
System.out.println(map.keySet());
}

打印

[2032, 2002, 1972, 1942, 1913, 1883, 1853, 1823, 1763, 1729, 1703, 1669, 1642, 1608, 1582, 1548, 1524, 1494, 1456, 1425,1 37, 137 1307, 1255, 1221, 1187, 1153, 1134, 1100, 1066, 1032, 1016, 986, 956, 926, 881, 851, 821, 791, 747, 713, 687, 653, 610, 576, 15 6,5, 1 508, 478, 440, 410, 373, 343, 305, 275, 239, 205, 171, 137, 102, 68, 34, 0]

值是倒序的,因为HashMap已经生成了LinkedList。

关于c# - 数组中的 codility 绝对不同计数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/5730330/

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