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有问题找社区小助手:本期答案领取地址:
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有问题找社区小助手:【题目】
给定一个整数n,代表汉诺塔游戏中从小到大放置的n个圆盘,假设开始时所有圆盘都放在左边的柱子上,想按照汉诺塔游戏的要求把所有圆盘都移到右边的柱子上。实现函数打印最优移动轨迹。
【举例】
n=1时,打印:
move from left to right
n=2时,打印:
move from left to mid
move from left to right
move from mid to right
【进阶题目】
给定一个整型数组arr其中只含有1、2和3,代表所有圆盘目前的状态,1代表左柱,2代表中柱,3代表右柱,arr[i]的值代表第i+1个圆盘的位置。比如,arr=[3,3,2,1],代表第1个圆盘在右柱上、第2个圆盘在右柱上、第3个圆盘在中柱上、第4个圆盘在左柱上。如果arr代表的状态是最优移动轨迹过程中出现的状态,返回arr这种状态是最优移动轨迹中的第几个状态。如果arr代表的状态不是最优移动轨迹过程中出现的状态,则返回-1。
【举例】
arr=[1,1]。两个圆盘目前都在左柱上,也就是初始状态,所以返回0。
arr=[2,1]。第一个圆盘在中柱上、第二个圆盘在左柱上,这个状态是2个圆盘的汉诺塔游戏中,最优移动轨迹的第1步,所以返回1。
arr=[3,3]。第一个圆盘在右柱上、第二个圆盘在右柱上,这个状态是2个圆盘的汉诺塔游戏中,最优移动轨迹的第3步,所以返回3。
arr=[2,2]。第一个圆盘在中柱上、第二个圆盘在中柱上,这个状态是2个圆盘的汉诺塔游戏中,最优移动轨迹从来不会出现的状态,所以返回-1。
【进阶题目要求】
如果arr长度为N,请实现时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)的方法。
【难度】
校★★★☆
【解答】
原问题。假设有from柱子、mid柱子和to柱子,都在from的圆盘1~i完全移动到to,最优过程为。步骤1为圆盘1~i-1从from移动到mid,步骤2为单独把圆盘i从from移动到to,步骤3为把圆盘1~i-1从mid移动到to。如果圆盘只有1个,直接把这个圆盘从from移动到to即可。打印最优移动轨迹的方法参见如下代码中的hanoi方法。
public void hanoi(int n) {
if (n > 0) {
func(n, "left", "mid", "right");
}
}
public void func(int n, String from, String mid, String to) {
if (n == 1) {
System.out.println("move from " + from + " to " + to);
} else {
func(n - 1, from, to, mid);
func(1, from, mid, to);
func(n - 1, mid, from, to);
}
}
进阶题目。首先求都在from柱子上的圆盘1~i,如果都移动到to上的最少步骤数,假设为S(i)。根据上面的步骤,S(i)=步骤1的步骤总数+1+步骤3的步骤总数=S(i-1)+1+S(i-1),S(1)=1。所以S(i)+1=2*(S(i-1)+1),S(1)+1==2。根据等比数列求和公式得到S(i)+1=2^i,所以S(i)=2^i-1。
对于数组arr来说,arr[N-1]表示最大圆盘N在哪个柱子上,情况有以下三种:
1,圆盘N在左柱上,说明步骤1或者没有完成或者已经完成,需要考察圆盘1~N-1的状况。
2,圆盘N在右柱上,说明步骤1已经完成,起码走完了2^(N-1)-1步。步骤2也已经完成,起码又走完了1步,所以当前状况起码是最优步骤的2^(N-1)步,剩下的步骤怎么确定还得继续考察圆盘1~N-1的状况。
3,圆盘N在中柱上,这是不可能的,最优步骤中不可能让圆盘N处在中柱上,直接返回-1。
所以整个过程可以总结为,对于圆盘1~i来说,如果目标为从from到to,那么情况有三种:
1,圆盘i在from上,需要继续考察圆盘1~i-1的状况,圆盘1~i-1的目标为从from到mid。
2,圆盘i在to上,说明起码走完了2^(i-1)步,剩下的步骤怎么确定还得继续考察圆盘1~i-1的状况,圆盘1~i-1的目标为从mid到to。
3,圆盘i在mid上,直接返回-1。
整个过程参看如下代码中的step1方法。
public int step1(int[] arr) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
return -1;
}
return process(arr, arr.length - 1, 1, 2, 3);
}
public int process(int[] arr, int i, int from, int mid, int to) {
if (i == -1) {
return 0;
}
if (arr[i] != from && arr[i] != to) {
return -1;
}
if (arr[i] == from) {
return process(arr, i - 1, from, to, mid);
} else {
int rest = process(arr, i - 1, mid, from, to);
if (rest == -1) {
return -1;
}
return (1 << i) + rest;
}
}
step1方法是递归函数,递归最多调用N次,并且每步的递归函数再调用递归函数的次数最多一次。在每个递归过程中,除去递归调用的部分,剩下过程的时间复杂度为O(1),所以step1方法的时间复杂度为O(N)。但是因为递归函数需要函数栈的关系,step1方法的额外空间复杂度为O(N),所以为了达到题目的要求,需要将整个过程改成非递归的方法,具体请参看如下代码中的step2方法。
public int step2(int[] arr) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
return -1;
}
int from = 1;
int mid = 2;
int to = 3;
int i = arr.length - 1;
int res = 0;
int tmp = 0;
while (i >= 0) {
if (arr[i] != from && arr[i] != to) {
return -1;
}
if (arr[i] == to) {
res += 1 << i;
tmp = from;
from = mid;
} else {
tmp = to;
to = mid;
}
mid = tmp;
i--;
}
return res;
}
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Ryan_yang:为什么不直接将每个值放到它该放的位置,负数和大于n的都不管,然后再遍历一遍就能找到结果(比老师的好理解)leetcode 41 题

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有问题找社区小助手:KMP算法
【题目】
给定两个字符串str和match,长度分别为N和M。实现一个算法,如果字符串str中含有字串match,则返回match在str中的开始位置,不含有则返回-1。
【举例】
str=“acbc”,match=“bc”。返回2。
str=“acbc”,match=“bcc”。返回-1。
【要求】
如果match的长度大于str长度(M>N),str必然不会含有match,可直接返回-1。但如果N>=M,要求算法复杂度O(N)。
public int getIndexOf(String
s, String m) {
if (s == null || m ==
null || m.length() < 1 || s.length() < m.length()) {
return -1;
}
char[] ss = s.toCharArray();
char[] ms = m.toCharArray();
int si = 0;
int mi = 0;
int[] next = getNextArray(ms);
while (si < ss.length
&& mi < ms.length) {
if (ss[si] == ms[mi]) {
si++;
mi++;
} else if (next[mi] ==
-1) {
si++;
} else {
mi = next[mi];
}
}
return mi == ms.length ?
si - mi : -1;
}
public int[]
getNextArray(char[] ms) {
if (ms.length == 1) {
return new int[] { -1 };
}
int[] next = new int[ms.length];
next[0] = -1;
next[1] = 0;
int pos = 2;
int cn = 0;
while (pos <
next.length) {
if (ms[pos - 1] ==
ms[cn]) {
next[pos++] = ++cn;
} else if (cn > 0) {
cn = next[cn];
} else {
next[pos++] = 0;
}
}
return next;
}

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Shining_Ra...:对啊,基本是这样,我之前也面过一次,有几个注意的地方,
一是性格测试有一点啰嗦和恶心,要反复同样的题,做好心理准备;
二是boss面的时候尽量能自己引导谈话的方向,我当时这个环节感觉不好,因为技术面进没进当下就出结果,但是boss面没有这么明显的分界线,你最好自己能准备一下,然后适当的引导下你们的谈话。

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