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※ 引述《Hatred (yo)》之铭言: : ※ 引述《mqazz1 (无法显示)》之铭言: : : given two unsorted arrays X and Y, : : each contains m and n numbers, separately. : : design an algorithm so that, : : given a number d, : : it could determine if there exists two integers i and j, : : such that X[i] + Y[i] = d : 这里是 X[i] + Y[j] = d 吧? 不然 j 会没有用到... : : use less than O(m*n) running time : : 我想请问这题大致上从哪方面下手会比较简易 : : 谢谢 : 或许可以这样做: : 不妨假设 m<=n, 我们先把 d-X[1], ..., d-X[m] 算出来, 费时 O(m), 接着我们把这 m : 个数排序成一个 array A, 费时 O(m log m). 剩下的就是检查 Y 里面每个元素有没有 : 出现在 A 里面, 若有则回答 yes, 若完全没有则回答 no. : 现在因为 A 已经被排序过, 所以判断 Y 里面任何一个元素在不在 A 里面, 都只要 : O(log m) 时间即可 (用 binary search), 所以这步费时 O(n log m). : 总共花的时间是 : m<=n : O(m) + O(m log m) + O(n log m) ====== O(m log n) + O(n log m). Hatred的这个作法不错,不过你最後的complexity应该是O(m log m) + O(n log n) 我也有一个作法: 先排序X再排序Y: O(m log m) + O(n log n) 然後下一步比较妙 排序後的X: x[0] x[1] x[2] ... x[m-1] 排序後的Y: y[0] y[1] y[2] ... y[n-1] 建两个index,x-index一开始指x[0], y-index指y[n-1] 然後查看此两数的和 while(x-index < m && y-index < n) { sum = x[x-index] + y[y-index] if sum > d --y-index else if sum = d current x and y element is a pair which meets the condition else ++x-index } 这个方法可能不是很直觉,但其实是正确的。那个回圈的complexity 会是O(m)+O(n),其实正确来讲是最大为m+n,两个array顶多被整个iterate 一次而已。 所以complexity仍是O(m log m) + O(n log n)。 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 74.68.114.250
1F:→ LPH66:他的後一步是 for all y in Y search y in X 05/09 01:50
2F:→ LPH66: A 05/09 01:50
3F:→ LPH66:所以後面是 O(n log m) 无误 05/09 01:50
4F:→ willhunting:对 我打错了 只有第一个是O(m log m) 05/09 03:23







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