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