在进行代码大战训练时,我遇到了关于约瑟夫排列的挑战,我尝试先在纸上解决它,然后再将其转换为代码。
问题如下:“创建一个返回 Josephus 排列的函数,将要排列的初始数组/项目列表作为参数,就好像它们在一个圆圈中一样,并计算每 k 个位置,直到没有剩余。”
我的主要想法是:
- 有一个辅助数组来保持响应
使用两个迭代器:
- i:跟踪给定数组中的当前索引
- k:跟踪排列的步骤
将 i 初始化为 0,将 k 初始化为 1
- 当原始数组只剩下一个元素时:
- 将元素推送到输出数组
- 每当 i 不是数组的最后一个索引时:
- 如果 k = 步长:
- 从原数组中取出元素,推入输出数组,最后替换k = 1
- 如果 k != 步:
- 增加 i 和 k
- 如果 k = 步长:
- 当 i 是原始数组的最后一个索引时(并且该数组有多个元素):
- 如果 k = 步长:
- 从原数组中取出元素,压入输出数组,替换k = 1,设置i = 0
- 如果 k != 步:
- 设置 i = 0 并增加 k
- 如果 k = 步长:
function josephus(items,step){
var output = [];
var i = 0;
var k = 1;
if( items == [] ) {
return [];
}
while (items.length != 1) {
if (k == step && i == items.length - 1) {
output.push(items[i]);
items.splice(i, 1);
i = 0;
k = 1;
} else if (k == step && i != items.length - 1) {
output.push(items[i]);
items.splice(i, 1);
k = 1
} else if (k < step && i == items.length - 1) {
k++;
i=0;
} else if (k < step && i != items.length - 1) {
k++;
i++;
}
}
output.push(items[0]);
return output;
}
这可行,但效率不高,当我在运行示例测试中运行它时,我得到 5 个示例测试已通过,但它还包括一个 STDERR:执行超时(12000 毫秒)。
样本测试如下:
Test.assertSimilar(josephus([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],1),[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
Test.assertSimilar(josephus([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],2),[2, 4, 6, 8, 10, 3, 7, 1, 9, 5])
Test.assertSimilar(josephus(["C","o","d","e","W","a","r","s"],4),['e', 's', 'W', 'o', 'C', 'd', 'r', 'a'])
Test.assertSimilar(josephus([1,2,3,4,5,6,7],3),[3, 6, 2, 7, 5, 1, 4])
Test.assertSimilar(josephus([],3),[])
我的问题是,我怎样才能提高效率?
是我使用的算法错误还是实现?
一条评论提到了两件事:
push() 非常慢,这是我的可能性之一(错误的数据结构)
建议查看递归(这更让我怀疑算法)。不过,我并没有真正看到如何进行递归。
在此先感谢您的帮助!