在数组中找出重复的元素
有一个大小为n的数组,并且数组中包含的元素在1到n-1之间,这样每个元素出现一次,而只有一个元素出现多次。我们需要找到这个元素。
尽管这是一个非常常见的问题,但我仍然没有找到正确的答案。大多数建议是,我应该将数组中的所有元素加起来,然后从中减去所有索引的总和,但是如果元素的数量很大,这将不起作用。它将溢出。还有一些关于使用XOR门的建议,这些建议对dup
= dup ^ arr[i] ^ i我来说并不明确。
我想出了这个算法,它是加法算法的增强,将在很大程度上减少溢出的机会!
for i=0 to n-1 begin :
diff = A[i] - i;
sum = sum + diff;
end
diff
包含重复元素,但是使用此方法,我无法找出重复元素的索引。为此,我需要再次遍历数组,这是不希望的。谁能提出一个不涉及加法或XOR方法在O(n)中起作用的更好的解决方案?
回答:
根据问题描述的约束,可以采用多种方法来考虑此问题。
,那么有很多方法可以解决此问题。一种特别聪明的解决方案是使用按位XOR运算符。XOR具有以下有趣的属性:
- XOR是关联的,因此(x ^ y)^ z = x ^(y ^ z)
- XOR是可交换的:x ^ y = y ^ x
- XOR是它自己的逆:x ^ y = 0 iff x = y
- XOR具有零作为标识:x ^ 0 = x
这里的属性(1)和(2)表示,当对一组值进行XOR运算时,将XOR应用于元素的顺序无关紧要。您可以根据需要重新排列元素或对其进行分组。属性(3)表示如果多次对同一个值进行XOR,则返回零,而属性(4)表示如果对0与任何值进行XOR,则将返回原始数字。将所有这些属性加在一起,会得到一个有趣的结果:如果对一组数字进行异或运算,结果就是该组中所有出现奇数次的数字的异或运算。这样做的原因是,当您对出现偶数的数字进行XOR运算时,可以将这些数字的XOR分解为一组对。每对XOR乘以(3)等于0,所有这些零的组合XOR则返回零乘以(4)。所以,
要使用它来解决原始问题,请执行以下操作。首先,对列表中的所有数字进行异或运算。这使所有出现奇数次的数字都进行异或运算,最后得到的是除重复项之外的所有从1到(n-1)的数字。现在,将此值与从1到(n-1)的所有数字进行XOR运算。然后,这会将范围1到(n-1)之前未取消的所有数字都抵消掉,只留下重复的值。而且,由于所有值的XOR都适合单个整数,因此它以O(n)时间运行,并且仅使用O(1)空间。
在您的原始文章中,您考虑了一种替代方法,该方法通过使用从1到n-1的整数之和为n(n-1)/
2的事实起作用。但是,您担心这会导致整数溢出并引起问题。在大多数机器上,这会导致溢出是正确的,但是(在大多数机器上)这不是问题,因为算术是使用固定精度的整数(通常是32位整数)完成的。当发生整数溢出时,结果数并非没有意义。相反,它只是您计算实际结果然后除最低的32位之外的所有内容所获得的值。从数学上讲,这称为模块化算术,并且计算机中的运算以模2
32为模完成。。不过,更笼统地说,对于某些固定k,整数以k为模存储。
幸运的是,您从普通算术中学到的和喜欢的许多算术定律仍保留在模数算术中。我们只需要更加精确地定义我们的术语即可。我们说,如果x和y被k除以相同的余数,则x与y
模k一致(表示为x k
y)。这在物理机上工作时很重要,因为当大多数硬件上发生整数溢出时,结果值将取模k的真值,其中k取决于字长。幸运的是,以下定律在模块化算术中成立:
例如:
- 如果x k y和w k,则x + w k y + z
- 如果x≡ ķ Y和W≡ ķ Z,然后XW≡ ķ YZ。
这意味着,如果要通过查找数组元素的总和并减去期望的总和来计算重复值,那么即使存在整数溢出,一切都会正常进行,因为标准算术仍然会产生相同的值(模k)在硬件中。也就是说,您也可以使用基于XOR的方法,根本不需要考虑溢出。:-)
那么可以使用一种漂亮的算法来查找重复的值。
这个较早的SO问题描述了如何完成此任务。直观地讲,您可以尝试使用bucketsort对序列进行排序,元素数组本身被回收以容纳buckets的空间。
那么问题就难得多。据报道,这是一个经典的(而且很困难!)面试问题,据说花了Don Knuth
24小时来解决。诀窍是通过将数组视为从数字1-n到1-(n-1)的函数,然后寻找该函数的两个输入,将问题简化为循环查找的情况。但是,所得的算法称为Floyd的循环查找算法,非常漂亮且简单。有趣的是,它与在线性时间和恒定空间中检测链表中的循环所使用的算法相同。我建议您查找它,因为它会定期出现在软件采访中。
有关算法的完整说明以及分析,正确性证明和Python实现,请查看解决问题的
。
希望这可以帮助!
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