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这是一个Codility考试的问题,我认为一定有更有效的方法来做这件事。 (而且我知道有一种方法可以直接转换二进制数,而无需通过 BinaryString,但我不知道如何)。
问题是:
给定一个由 Q 个字符组成的非空零索引字符串 S。该字符串的周期是满足以下条件的最小正整数 P:
P ≤ Q/2 和对于 0 ≤ K < Q − P,S[K] = S[K+P]。
例如,8 是“codilitycodilityco”的句号。一个正整数M是一个正整数N的二进制周期,如果M是N的二进制表示的周期。
比如4是955的二进制周期,因为955的二进制表示是“1110111011”,它的周期是4。而102没有二进制周期,因为它的二进制表示是“1100110” "而且它没有句点。
写一个函数:
int solution(int N);
给定一个正整数 N,返回 N 的二进制周期。如果 N 没有二进制周期,该函数应返回 -1。
例如,给定 N = 955 函数应返回 4,给定 N = 102 函数应返回 −1,如上例所述。
假设:
N 是 [1..1,000,000,000] 范围内的整数。
复杂度:
预期的最坏情况时间复杂度为 O(log(N)^2);
预期的最坏情况空间复杂度为 O(log(N))。
公共(public)类SecondTask{公共(public) int 解决方案(int N){String binario = Integer.toBinaryString(N);
int minimo = Integer.MAX_VALUE;
int Q = binario.length();
for(int P=1;P<Q;P++)
{
float der =Q/2;
if(P<=der)
{
int delta = Q-P;
int fail=0;
for(int K=0;K<delta;K++)
{
if(binario.charAt(K)!=binario.charAt(K+P))
{
K=delta;
fail=1;
}
}
if(fail!=1)
{
if(P<minimo)
{
minimo=P;
}
}
}
}
if(minimo==Integer.MAX_VALUE)
{
return -1;
}
return minimo;
}
可能代码效率极低,但在我们进行时我会修复它。应该是一些简单的东西:-(。
编辑:在@Eran 的帮助下,这是新代码。运行时间几乎相同,但现在干净了。
public class SecondTask {
public int solution(int N)
{
String binario = Integer.toBinaryString(N);
int minimo = Integer.MAX_VALUE;
int Q = binario.length();
System.out.println("binario: "+binario);
for(int P=1;P<Q/2;P++)
{
System.out.print("P: "+P);
int delta = Q-P;
int fail=0;
for(int K=0;K<delta;K++)
{
System.out.print(" "+binario.charAt(K));
if(binario.charAt(K)!=binario.charAt(K+P))
{
K=delta;
fail=1;
}
}
System.out.println("");
if(fail!=1)
{
return P;
}
}
if(minimo==Integer.MAX_VALUE)
{
return -1;
}
return minimo;
}
}
最佳答案
您的实现并不理想。
例如,代替
for(int P=1;P<Q;P++)
{
float der =Q/2;
if(P<=der)
你可以写
for(int P=1;P<=Q/2;P++)
{
这可以为您节省一些什么都不做的迭代。
我要做的另一个改变是替换:
if(fail!=1)
{
if(P<minimo)
{
minimo=P;
}
}
与:
if(fail!=1)
{
return P;
}
因为一旦找到一个有效周期的P,就可以停止搜索。
但是,这些改进不会改变时间复杂度,并且您的实现已经满足复杂度要求。
数字 N
由 O(log(N))
位表示,因此 Q = O(log(N))
。
您的实现有一个循环中的循环,每个循环的大小小于 Q。因此最坏情况下的时间复杂度受限于 Q^2
,即 O( log(N)^2)
,这是所需的复杂度。
O(log(N))
的空间复杂度也得到满足,因为您使用的唯一非恒定长度存储是 N
的二进制字符串表示>(binario
变量),其长度为 O(log(N))
。
我不确定是否有时间复杂度更好的实现。
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