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约瑟夫环的三种解法

时间:2020-05-30 10:24:11      阅读:60      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:proc   cat   ica   rgs   -o   直接   但我   遍历数组   vpd   

什么是约瑟夫环问题

  • 已知 n 个人(以编号1,2,3 … n 分别表示)围成一圈。从编号为 1 的人开始报数,数到 m 的那个人出列;他的下一个人又从 1 开始报数,数到 m 的那个人又出列;依此规律重复下去,直到最后剩下一个人。要求找出最后出列的人的编号

    可能有些同学看到的不是从编号为 1 的人开始报数,但我想说,不管从编号为几的人开始报数,其实都可以将这个第一个开始报数的人的编号看作是 1,在得出最后出列的人的编号之后,我们很容易就可以将其转为从编号为 1 的人开始报数的情况下,最后一个出列的人的编号

用数组解决

  • 用数组来解决,应该是很多第一次接触到这个问题的人最容易想到的一种方式,思想很简单,但实现起来需要考虑的地方还是很多的
  1. 用一个数组来存放 1,2,3 … n 这 n 个编号(假设 n = 6, m = 3,k = 1)
    技术图片

  2. 然后不停着遍历数组,对于被选中的编号,我们就做一个标记,例如编号 arr[2] = 3 被选中了,那么我们可以做一个标记,例如让 arr[2] = -1,来表示 arr[2] 存放的编号已经出局了
    技术图片

  3. 然后就按照这种方法,不停着遍历数组,不停着做标记,直到数组中只有一个元素是非 -1 的,这样,剩下的那个元素就是我们要找的元素了。演示如下
    技术图片

  4. 编码实现这里就不写了,本文的重点在第三种方法

  5. 这种做法的时间复杂度是 O(nm), 空间复杂度是 O(n)

用环形链表解决

  • 用链表来处理其实和上面处理的思路差不多,只是用链表来处理的时候,对于被选中的编号,不再是做标记,而是直接移除,因为从链表移除一个元素的时间复杂度很低,为 O(1)

  • 当然,上面数组的方法你也可以采用移除的方式,不过数组移除的时间复杂度为 O(n)

  1. 先创建一个环形链表来存放元素
    技术图片

  2. 然后在遍历链表的同时做删除操作,这里就不全部演示了
    技术图片

  3. 核心代码如下:

    // 定义链表节点
    class Node{
        int date;
        Node next;
    
        public Node(int date) {
            this.date = date;
        }
    }
    
    
     public static int solve(int n, int m) {
            if(m == 1 || n < 2)
                return n;
            // 创建环形链表
            Node head = createLinkedList(n);
            // 遍历删除
            int count = 1;
            Node cur = head;
            Node pre = null;//前驱节点
            while (head.next != head) {
                // 删除节点
                if (count == m) {
                    count = 1;
                    pre.next = cur.next;
                    cur = pre.next;
                } else {
                    count++;
                    pre = cur;
                    cur = cur.next;
                }
            }
            return head.date;
        }
    
        static Node createLinkedList(int n) {
            Node head = new Node(1);
            Node next = head;
            for (int i = 2; i <= n; i++) {
                Node tmp = new Node(i);
                next.next = tmp;
                next = next.next;
            }
            // 头尾串联
            next.next = head;
            return head;
        }
    
  4. 这种做法的时间复杂度是 O(nm), 空间复杂度是 O(n),和第一种方法一样

用递归解决

  • 为了解决上面两种方法的效率问题,我们可以从数学角度对这个问题进行分析,找出其中的规律,然后使用递归实现

  • 为了方便导出递归公式,这里先对问题做个简短的定义

  • 问题定义:有 n 个人,编号为 1,2,……,n,从编号为 1 的人开始,从 1 开始依次报数,每报到 m 时,该人出列,求最后出列的人的编号

  • 我们首先定义一个函数 f(n,m)f(n,m) f(n,m)f(n,m)f(n,m)f(n,m),它表示的是 nn nnnn 个人报数,每报到 mm mmmm 的人出列,最后出列的人的编号。显然问题的最小规模就是当 n = 1 时,此时 f(1,m)=1f(1,m)=1 f(1,m) = 1f(1,m)=1f(1,m) = 1f(1,m)=1

  • f(n?1,m)f(n?1,m) f(n-1,m)f(n?1,m)f(n-1,m)f(n?1,m) 表示的是 n?1n?1 n-1n?1n-1n?1 个人报数,每报到 mm mmmm 的人出列,最后出列的人的编号

  • 这里先把结论给出来:f(n,m)=(f(n?1,m)+m)%nf(n,m)=(f(n?1,m)+m)%n f(n,m)=(f(n-1,m)+m) \% nf(n,m)=(f(n?1,m)+m)%nf(n,m)=(f(n-1,m)+m) \% nf(n,m)=(f(n?1,m)+m)%n

  • 这个公式是如何推导出来的呢?我们已经知道,f(n?1,m)f(n?1,m) f(n-1,m)f(n?1,m)f(n-1,m)f(n?1,m) 表示的是总人数为 n - 1 个时,最后出列的人的编号,假如暂不考虑数组越界的问题,那么当总人数为 n 时,最后出列的人的编号就是 f(n?1,m)+mf(n?1,m)+m f(n-1,m)+mf(n?1,m)+mf(n-1,m)+mf(n?1,m)+m 。为了防止数组越界,所以我们对 n 取余数

    有些人看到这个解释可能很模糊,其实很简单。我们这样想:反正总共是 n 个人,后一次出列的人的编号肯定是比前一次出列的人的编号大 mm mmmm 的,同时为了兼顾数组越界的情况,我们需要对 nn nnnn 取余数

  • 下面给出代码实现:

    public int solution(int n, int m) {
            int p = 0;
            // 从第二个人开始遍历所有的人
            for (int i = 2; i <= n; i++) {
                p = (p + m) % i;
            }
            return p + 1; // 最后出列的人的编号
        }
    
  • 如果要用递归,就是这样写

    public int f(int n, int m) {
        if(n == 1)   return n;
        return (f(n - 1, m) + m - 1) % n + 1;
    }
    
    • 这里没有写成 return (f(n - 1, m) + m ) % n,主要是因为编号是从 1 开始的,而不是从 0 开始的
    • 另可参考这里
  • 如果编号从 0 开始,则最后的返回值表示的是数组的下标,要想得到编号,最终的返回结果还需要加 1,代码如下

    public class YueSheFu {
    
        public static void main(String[] args) {
            int position = f(5,3);
            System.out.println("最后出列的人的编号为:" + (position + 1));
        }
    
        public static int f(int n, int m) {
            if(n == 1) {
                return 0;
            }
            return (f(n - 1, m) + m) % n;
        }
    }
    

https://blog.csdn.net/WinstonLau/article/details/99701837

约瑟夫环的三种解法

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原文地址:https://www.cnblogs.com/treasury/p/12990821.html

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