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待字闺中之相伴一生分析

时间:2014-07-18 21:21:58      阅读:233      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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题目来源,待字闺中,原创@陈利人 ,欢迎大家继续关注微信公众账号“待字闺中”

原题

给定一个数组,数组中只包含0和1。请找到一个最长的子序列,其中0和1的数量是相同的。

例1:10101010 结果就是其本身。

例2:1101000 结果是110100

请大家展开自己的思路。

分析

这个题目,看起来比较简单,一些同学可能认为题目的描述符合动态规划的特征,然后就开始用动态规划解,努力找状态转移方程。这些同学的感觉,是很正确的。但,找状态转移方程,我们要对原来的数组进行变换一下。

原来是0和1的串,我们将0都换为-1。这样题目目标就变成,找到一个最长的子串,子串数字和是0。设原数组为A, DP[i]表示从0开始到i的子数组和。DP遍历一遍数组即可。例1中的数组产生的DP为:

0 1 2 3 4 5 6 7
1 0 1 0 1 0 1 0

这个例子,最后一个值是0,并且长度是偶数位。直接满足了结果。

再看例子2:

0 1 2 3 4 5 6
1 2 1 2 1 0 -1

5的位置为0,最长子串从0开始到5,长度为6。

上面这两个例子,所求的子串都是从头开始,如果不是从头开始,会是什么样的呢?看这个例子:1101100

0 1 2 3 4 5 6
1 2 1 2 3 2 1

通过观察上面的表格,我们可以得到,DP[0]==DP[6]==DP[2],DP[1]==DP[3]. 根据DP的定义,如果DP[i]==DP[j],i 一种方法,我们用map保存DP的值到位置的映射,如下表:

DP值 位置 最大位置 最小位置 最大长度
1 0,2,6 6 0 6
2 1,3 3 1 2
3 4 4 4 0
最长子串长度       6
 

我们最终的算法,要综合考虑最长串是否从头开始的。 上面的这个思路,时间复杂度是O(n),空间复杂度也是O(n).具体代码如下:

struct node//保存hash表中的最大最小位置
{
	int minIndex;
	int maxIndex;
	node(int a=0,int b=0):minIndex(a),maxIndex(b){}
};
void InsetIntoHashMap(map<int,node>& hashMap,int key,int index)//把”和“及位置插入hash表中
{
	map<int,node>::iterator iter = hashMap.find(key);
	if(iter == hashMap.end())//该和第一次出现
	{
		node value(index,index);
		hashMap.insert(make_pair(key,value));
	}
	else//修改该和的最大最小位置
	{
		if(hashMap[key].minIndex > index ) hashMap[key].minIndex = index;
		else if (hashMap[key].maxIndex < index)hashMap[key].maxIndex = index;
	}
}
vector<int> LongSubSeq(vector<int>& data)
{
	int length = data.size(),i,begin=0,end=0,size = 0;
	vector<int> numbers(length);//把原数组的0转换为1
	vector<int> sum(length,0);//存放到目前为止的和
	for(i=0;i<length;i++)
	{
		if(data[i] == 0)numbers[i] = -1;
		else numbers[i] = 1;
	}
	map<int,node> hashMap;
	node value(-1,-1);
	hashMap[0] = value;//初始化,因为要做差,而第-1个位置相当于是从和为0开始的
	for(i=0;i<length;i++) 
	{
		if(i != 0) sum[i] = sum[i-1] + numbers[i];
		else sum[i] = numbers[i];
		InsetIntoHashMap(hashMap,sum[i],i);
	}
	vector<int> res;
	map<int,node>::iterator iter = hashMap.begin();
	for(;iter != hashMap.end();iter ++)
	{
		if((iter->second).maxIndex - (iter->second).minIndex > size)
		{
			size = (iter->second).maxIndex - (iter->second).minIndex;
			begin = (iter->second).minIndex;
			end = (iter->second).maxIndex;
		}
	}
	res.push_back(begin);//保存开始和结束的位置
	res.push_back(end);
	return res;
}

如有问题,请指正,谢谢

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待字闺中之相伴一生分析

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原文地址:http://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/37883477

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