C語(yǔ)言輸出旋轉(zhuǎn)后數(shù)組中的最小數(shù)元素的算法原理與實(shí)例
問題描述:把一個(gè)數(shù)組最開始的若干個(gè)元素搬到數(shù)組的末尾,我們稱之為數(shù)組的旋轉(zhuǎn)。輸入一個(gè)排好序的數(shù)組的一個(gè)旋轉(zhuǎn),輸出旋轉(zhuǎn)數(shù)組的最小元素。例如數(shù)組{3, 4, 5, 1, 2}為{1, 2, 3, 4, 5}的一個(gè)旋轉(zhuǎn),該數(shù)組的最小值為1。
思路:這道題最直觀的解法并不難。從頭到尾遍歷數(shù)組一次,就能找出最小的元素,時(shí)間復(fù)雜度顯然是O(n)。但這個(gè)思路沒有利用輸入數(shù)組的特性。既然有時(shí)間復(fù)雜度更小的算法,我們?nèi)菀紫氲蕉植檎?,因?yàn)樗臅r(shí)間復(fù)雜度為O(logn)。這個(gè)問題是否可以運(yùn)用二分查找呢?答案是肯定的。觀察一下數(shù)組的特性,首先遞增(稱為遞增a),然后突然下降到最小值,然后再遞增(稱為遞增b)。當(dāng)然還有一種特殊情況,就是數(shù)組遞增,中間沒有下降,即旋轉(zhuǎn)元素個(gè)數(shù)為0。
對(duì)于一般的情況,假設(shè)A為輸入數(shù)組,left 和 right 為數(shù)組左右邊界的坐標(biāo),考察中間位置的值A(chǔ)[mid] ,如果A[mid] <= A[right],表明處于遞增b,調(diào)整右邊界 right = mid;如果A[mid] >= A[left],表明處于遞增a,因此調(diào)整左邊界left = mid。當(dāng)左右邊界相鄰時(shí),較小的一個(gè)就是數(shù)組的最小值。其實(shí),對(duì)于一般情況,右邊界所指的元素為最小值。
對(duì)于特殊情況,即旋轉(zhuǎn)個(gè)數(shù)為0。按照上述算法,右邊界會(huì)不斷減少,直到與左邊界相鄰。這時(shí)左邊界所指的元素為最小值。下面給出幾組測(cè)試案例:
//{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10} 1 //{4,5,6,7,8,9,10,1,2,3} 1 //{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1} 1 //{1,9,10,1,1,1,1,1,1,1} 1 //{9,9,9,9,9,9,9,10,1,9} 9 錯(cuò)誤
第五組的結(jié)果是錯(cuò)誤的。其實(shí),上述算法適用于嚴(yán)格遞增的數(shù)組,對(duì)于非嚴(yán)格遞增,用二分法無(wú)法保證正確解。有興趣的讀者,可以試試,對(duì)于非嚴(yán)格遞增的序列,是否可以用二分法得到正確解。
參考代碼:
//函數(shù)功能 : 旋轉(zhuǎn)數(shù)組的最小元素 //函數(shù)參數(shù) : pArray指向數(shù)組,len為數(shù)組長(zhǎng)度 //返回值 : 最小元素 int FindMin(int *pArray, int len) { if(pArray == NULL || len <= 0) return 0; int left = 0, right = len - 1, mid; while(right - left != 1) { mid = left + ((right - left)>>1); if(pArray[right] >= pArray[mid]) right = mid; else if(pArray[left] <= pArray[mid]) left = mid; } return pArray[right] > pArray[left] ? pArray[left]: pArray[right]; }
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本文標(biāo)題:C語(yǔ)言輸出旋轉(zhuǎn)后數(shù)組中的最小數(shù)元素的算法原理與實(shí)例
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