算法学习(3)----求数组中大小最接近的两个元素的差
2016-07-29 17:07
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《算法设计与分析基础》习题1.2 第 9 题如下:
考虑下面这个算法,它求的是数值数组中大小最接近的两个元素的差。 算法: MinDistance(A[0..n-1]) //输入:数字数组 A[0..n-1] //输出:数组中两个大小相差最少的元素的差值 dmin <- ∞ for i <- 0 to n-1 do for j <- 0 to n-1 do if i≠j and |A[[i]-A[j]| < dmin dmin <- |A[i]-A[j]| return dmin
尽可能改进该算法(如果有必要,完全可以抛弃该算法;否则,请改进该算法)
原算法遍历每一个元素对,时间复杂度为 O(n²)。这其中有一半的元素对是重复比较的。且在已知 a < b < c 而比较过了 a、b 的差的情况下,没必要再比较 a 和 c 的差。
改进该算法的思想时,先选取前两个元素的差作为 dmin ,并记录下这连个元素为 a 和 b ( a < b ),然后依次取剩下的元素,将新元素 c 与 a、b 比较,如果 c ∉ (a,b),那么直接舍弃 c 即可;如果 c ∈ (a,b),再根据 c 和 (a+b)/2 的大小来更新 a 或 b。
用 c++ 语言实现算法如下:
int MinDistance(int A[],int n) { int a,b,c,dmin; a=A[0],b=A[1]; if(a>b){ dmin=a; a=b; b=dmin; } dmin=b-a; for(int i=2;i<n;i++){ c=A[i]; if(c>=b||c<=a){ continue; } if(2*c>(a+b)){ a=c; } else{ b=c; } dmin=b-a; } return dmin; }
新算法的时间复杂度为 O(n)。
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