Question

最近我有一个面试问题来编写一个分析数组并返回重复数字的算法;

我的蛮力解决方案是：

    public static ArrayList getDuplicates  (int[] input){
        ArrayList duplicates =  new ArrayList();
        int marker = 0;
        for (int i = marker + 1; (i < input.length) && (marker < input.length - 1); i++){
            if (input[marker] == input[i]){
                duplicates.add(input[marker]);
                marker++;
                continue;
            } else {
                if (i == input.length - 1){
                    marker++;
                    i = marker;
                }
                continue;
            }
        }
        return duplicates;
    }

如果没有彻底的分析，我回答说大O是n *（log（n））。

面试后我再次检查，发现这不是一个正确的答案。

令人困惑的部分是重复算法，但不是n次，而是每个周期n-k次，其中k = {1..n-1}。这是重置移动索引的部分：

                if (i == input.length - 1){
                marker++;
                i = marker;
            }

分析此算法以找到正确的Big O函数的最佳方法是什么？

Answer 1

我分析这个的方法是插入边缘情况，然后看看是否出现任何模式：

如果你有一系列所有比赛会怎么样？在这种情况下，它是O（N），因为您每次都会点击重复项的第一个条目。
没有重复怎么办？然后，你通过整个阵列扫描N ^ 2/2次，所以O（N ^ 2）

由此，我们可以看出你最好的情况是O（N），更糟的是O（N ^ 2），我也会说平均情况也是O（N ^ 2）

如果您使用了嵌套for循环，一个用于原始数据扫描，另一个用于重复扫描，则更容易发现N ^ 2行为。

相反，如果您已将每个条目添加到具有O（1）添加能力（哈希表）的容器中，那么您的算法将变得更加简单：

输入数组中的Foreach项，尝试向哈希表添加值。
如果该值已存在于哈希中，请插入重复数组。
完成foreach扫描并返回重复数组。

算法的大O分析 - 工作面试

1 个答案: