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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
  • 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
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!

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3 回答 3

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有一个重复,可以记住。(这似乎通过了 Codewars 测试。)

function g(n, k, i, memo){
  if (memo.hasOwnProperty([n, k, i]))
    return memo[[n, k, i]];
    
  if (i == 1)
    return memo[[n, k, i]] = (k - 1) % n;
    
  return memo[[n, k, i]] =
    (k + g(n - 1, k, i - 1, memo)) % n; 
}

function f(A, k){
  let n = A.length;
  let result = new Array(n);
  let memo = {};
  
  for (let i=1; i<=n; i++)
    result[i - 1] = A[ g(n, k, i, memo) ];
  
  return result;
}

let str = '';

str +=  JSON.stringify(f([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],1)) + '\n';
//[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

str += JSON.stringify(f([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],2)) + '\n';
//[2, 4, 6, 8, 10, 3, 7, 1, 9, 5])

str += JSON.stringify(f(["C","o","d","e","W","a","r","s"],4)) + '\n';
//,['e', 's', 'W', 'o', 'C', 'd', 'r', 'a'])

str += JSON.stringify(f([1,2,3,4,5,6,7],3)) + '\n';
//,[3, 6, 2, 7, 5, 1, 4])

str += JSON.stringify(f([],3))
//,[])

console.log(str);

为了解释递归,删除的第一个元素(当i = 1)显然是(k - 1) mod n(零索引)。现在考虑寻找g(n, k, i). 被删除的第一个元素是(k - 1) mod n,然后我们从k第 th 位置开始。(i - 1)所以问题是在删除元素 at(k - 1) mod n和开始后找到第th 个元素k,即(k + g(n - 1, k, i - 1)) mod n

于 2019-06-23T19:01:57.793 回答
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您可以将前导位移到末尾。

const josephus = (x) => parseInt(x.toString(2).substr(1) + 1, 2);
于 2020-02-10T09:28:39.153 回答
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您是否尝试过实施功能方法?来自维基百科

function getSafePosition(n) {
  // find value of L for the equation
  valueOfL = n - highestOneBit(n);
  safePosition = 2 * valueOfL + 1;

  return safePosition;
}

function highestOneBit(i) {
  i |= (i >> 1);
  i |= (i >> 2);
  i |= (i >> 4);
  i |= (i >> 8);
  i |= (i >> 16);
  return i - (i >> 1);
}

这应该在 O(n) 中运行

于 2019-06-23T14:30:54.463 回答