typedef int ElemType;
//使用静态分配的方式创建一维数组:数组的大小和空间固定,一旦占满再加入新的数据会导致程序崩溃。
typedef struct{
ElemType data[MAXSIZE];
int length;
}Vector;
/*算法思想:借助辅助数组v_temp存储原表的前p个元素,并把原顺序表中p之后的元素顺序前移,然后将v_temp中暂存的p个数的元素依次放回到原顺序表的后续单元。*/
Vector* CircleLeftMove(Vector *v , int p){
Vector *v_temp = (Vector*)malloc(sizeof(Vector));
v_temp->length = p;
int i;
for(i = 0;i < v->length ;i++){
v_temp->data[i] = v->data[i];
v->data[i] = v->data[i+p];
}
for(i = 0 ; i < p ;i++){
v->data[v->length - p + i] = v_temp->data[i];
}
return v;
}
/*时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(p)*/
解2
/*算法思想:1. 把顺序表中的前p个元素逆序存储,
2. 再把顺序表中的后length-p个元素逆序存储,
3. 然后把整个顺序表逆序存储。
比如:v = 1 2 3 4 5 6 7 p = 3
1. v = 3 2 1 4 5 6 7
2. v = 3 2 1 7 6 5 4
3. v = 4 5 6 7 1 2 3*/
Vector* Reverse(Vector *v , int from, int to){
int i ;
ElemType temp ;
for( i = 0 ; i < (to-from+1)/2 ; i++){
temp = v->data[from+i];
v->data[from+i] = v->data[to-i];
v->data[to-i] = temp;
}
return v;
}
Vector* CircleLeftMove2(Vector *v , int p){
Reverse(v,0,p-1);
Reverse(v,p,v->length-1);
Reverse(v,0,v->length-1);
}
/*时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(1)*/
/*算法思想:
1.若v1.data[mid1] == v2.data[mid2],则mid1和mid2即为所求中位数,立即返回。
2.若v1.data[mid1] < v2.data[mid2]2,则序列1中比mid1还要小数必不可能为所求中位数,故舍弃序列1中较小的一半
(若序列元素个数为奇数则舍弃中位数前的元素,若为偶数则舍去包括中位数在内的元素),
同理,这时也要舍弃序列2中较大的一半
(两次舍弃的长度需相等,这样才能保证同升序且等长)。
3.若v1.data[mid1] > v2.data[mid2], 则舍弃序列1中大于mid1的数,同时也要舍弃序列2中较小的一半
(若序列元素个数为奇数则舍弃序列2中位数的元素,若为偶数则舍去包括中位数在内的元素)。
直到逻辑上的序列只含一个元素时,较小者即为所求中位数。*/
int getMidByCompare(Vector v1,Vector v2){
int num1 = 0,num2 = 0; //num结点始终指向序列中的第一个元素的下标
int end1 = v1.length - 1;
int end2 = v2.length - 1;//end结点始终指向序列中的最后一个元素的下标
int mid1 , mid2;
while(num1 != end1 || num2 != end2){
mid1 = (num1 + end1)/2;//逻辑上的中位数下标
mid2 = (num2 + end2)/2;
if(v1.data[mid1] == v2.data[mid2]){
return v1.data[mid1];
}
if(v1.data[mid1] < v2.data[mid2]){
if((num1+end1) %2 == 0){
//v1的元素个数为奇数
num1 = mid1; //舍弃序列1中位数前的元素
end2 = mid2;
}else{
num1 = mid1 + 1; //舍弃序列1中位数及中位数前的元素
end2 = mid2;
}
}else{//序列1的中位数大于序列2的中位数
if((num2+end2)%2 == 0){
end1 = mid1;//舍弃序列1中比中位数大的元素
num2 = mid2;
}else{
end1 = mid1;
num2 = mid2+1; //舍弃序列2的中位数及比中位数小的元素
}
}
}
return v1.data[num1] < v2.data[num2] ? v1.data[num1] : v2.data[num2];
}
/*时间复杂度:O(log2n) 空间复杂度:O(1)*/
/*算法思想:
从数组的第一个元素开始遍历,为每个元素设置一个count值表示数组中该元素值的元素个数,
和后面的元素比较,当值相等时,count+1,当某个元素的count值大于数组长度一半时立刻返回该元素的值。
当某个元素的count值等于数组长度一半时立刻返回-1,因为必不可能存在其他的主元素。*/
int getMain(int a[],int length){
int i,j;
for(i = 0; a[i] <length;.i++){
int count = 1;
for( j = i+1; a[j] <length;j++){
if(a[i] == a[j]){
count++;
}
}
if(count > length/2){
return a[i];
}else if(count == length/2){
return -1;
}
}
return -1;
}
/*时间复杂度:O(n^2) 空间复杂度:O(1)*/
/*其他解法:先排序再统计O(nlong2n)*/
/*最优解:标记一个可能成为主元素的元素。然后重新计算是否为主元素。
1. 选取候选的主元素(数列中出现次数最多的元素):
依次扫描所给数组中的每个整数,将遇到的第一个元素保存到main中,
记录该元素出现的次数为1;若遇到下一个整数仍等于main,则count+1,否则count-1。
当count == 0时,将遇到的下一个整数保存到main中,count重新设置为1,开始新一轮计数。
重复上述过程直到扫描完所有数组元素。
2.判断main是否为真正的主元素:再次遍历数组,统计main元素出现的次数,
如果大于数组长度一半则返回main否则返回-1.*/
int getMain(int a[],int length){
int i, main , count = 1;
main = a[0];
for(i = 1;i < length;i++){
if(a[i] == main){
count++ ;
}else{
if(count>0){
count--;
}else{
main = a[i];
count = 1;
}
}
}
if(count > 0){
for(i = count = 0;i<length;i++){
if(a[i] == main){
count++;
}
}
}
if(count > (length/2)){
return main;
}else return -1;
}
/*时间复杂度:O(N),空间复杂度O(1)*/
参考资料:《王道数据结构考研复习指导》