可以很容易地想出暴力思路,但复杂度高达O(n2),所以必须优化
思路1:不难发现在a数组到i,b数组到j处,在它们前面的有i*j个,这i*j个数不可能比它大,所以只要在暴力枚举过程中判断i*j<=n即可。
最后只要对和排序,求出前n个。注意存放和的数组不能只有n个。
vector<int> sum;
for(int i=1; i<=n; i++) { for(int j=1; i*j<=n; j++) { sum.push_back(a[i]+b[j]); } } sort(sum.begin(),sum.end()); printf("%u",sum[0]); for(int i=1; i<n; i++) { printf(" %u",sum[i]); }
思路2:
暴力枚举的解法里,除了全部n2个弄完再排序之外,还可以使用一个优先队列。
由于要求最小的n个,所以这个队列的“容积”是n,一旦元素个数已达到n个,并且新的和小于队头,那么就先出队再将新的和入队。
注意到:当a到i,b到j时,如果新的和大于队头,那么后面再怎么遍历也不会小于队头了。所以可以这样优化:
for(int i=0; i<n; i++) {
for(int j=0; j<n; j++) {
if(q.size()<n) {
q.push(a[i]+b[j]);
}
else {
if(a[i]+b[j]>q.top())
break;
q.pop();
q.push(a[i]+b[j]);
}
}
}
我有一个这样的哈希数组:[{:foo=>2,:date=>Sat,01Sep2014},{:foo2=>2,:date=>Sat,02Sep2014},{:foo3=>3,:date=>Sat,01Sep2014},{:foo4=>4,:date=>Sat,03Sep2014},{:foo5=>5,:date=>Sat,02Sep2014}]如果:date相同,我想合并哈希值。我对上面数组的期望是:[{:foo=>2,:foo3=>3,:date=>Sat,01Sep2014},{:foo2=>2,:foo5=>5:date=>Sat,02Sep2014},{:foo4=>4,:dat
给定一个复杂的对象层次结构,幸运的是它不包含循环引用,我如何实现支持各种格式的序列化?我不是来讨论实际实现的。相反,我正在寻找可能会派上用场的设计模式提示。更准确地说:我正在使用Ruby,我想解析XML和JSON数据以构建复杂的对象层次结构。此外,应该可以将该层次结构序列化为JSON、XML和可能的HTML。我可以为此使用Builder模式吗?在任何提到的情况下,我都有某种结构化数据-无论是在内存中还是文本中-我想用它来构建其他东西。我认为将序列化逻辑与实际业务逻辑分开会很好,这样我以后就可以轻松支持多种XML格式。 最佳答案 我最
文章目录git常用命令(简介,详细参数往下看)Git提交代码步骤gitpullgitstatusgitaddgitcommitgitpushgit代码冲突合并问题方法一:放弃本地代码方法二:合并代码常用命令以及详细参数gitadd将文件添加到仓库:gitdiff比较文件异同gitlog查看历史记录gitreset代码回滚版本库相关操作远程仓库相关操作分支相关操作创建分支查看分支:gitbranch合并分支:gitmerge删除分支:gitbranch-ddev查看分支合并图:gitlog–graph–pretty=oneline–abbrev-commit撤消某次提交git用户名密码相关配置g
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我一直在尝试使用nanoc用于生成静态网站。我需要组织一个复杂的排列页面,我想让我的内容保持干燥。包含或合并的概念在nanoc系统中如何运作?我已阅读文档,但似乎找不到我想要的内容。例如:我如何获取两个部分内容项并将它们合并到一个新的内容项中。在staticmatic您可以在您的页面中执行以下操作。=partial('partials/shared/navigation')类似的约定在nanoc中如何运作? 最佳答案 这里是nanoc的作者。在nanoc中,部分是布局。因此,您可以拥有layouts/partials/shared/
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文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式:ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk=Var(yt)Cov(yt,yt−k)其中分子用于求协方差矩阵,分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型,求出其滞