面試「分治算法」三步走

點擊藍色 「小鹿動畫學編程」 關注我哦!
git

加個 「星標」 ,天天一篇動畫餵飽你!web

做者 |  江子抑
算法

來源 |  編程拯救世界編程

主要思想

分治算法,即 分而治之:把一個複雜問題分紅兩個或更多的相同或類似子問題,直到最後子問題能夠簡單地直接求解,最後將子問題的解合併爲原問題的解。歸併排序就是一個典型的分治算法。
在這篇文章中咱們將先介紹分治算法的「三步走套路」,而後經過經典的歸併排序算法體驗一番分治算法的核心,最後再經過真題演練一試身手!

三步走

和把大象塞進冰箱同樣,分治算法只要遵循三個步驟便可: 分解 -> 解決 -> 合併
  1. 分解:分解原問題爲結構相同的子問題(即尋找子問題)數組

  2. 解決:當分解到容易求解的邊界後,進行遞歸求解微信

  3. 合併:將子問題的解合併成原問題的解數據結構

分治算法三步走
這麼一說彷佛仍是有點抽象?那咱們經過經典的排序算法 歸併排序來體驗一下分治算法的核心思想。

歸併排序

思想

歸併排序的思想是: 欲使序列有序,必先使其子序列有序。即先使得每一個子序列有序,而後再將子序列合併成有序的列表。
所以,在歸併排序中的子問題就是: 使子序列有序

三步走

既然已經找到了問題的子問題,是時候套用咱們上述的三步走方法了。歸併排序的「三步走」以下:
  1. 分解:將序列劃分爲兩部分app

  2. 解決:遞歸地分別對兩個子序列進行歸併排序ide

  3. 合併:合併排序後的兩個子序列svg

舉例

來看一個具體的例子。
如今有一個待排序的序列:
10, 4, 6, 3, 8, 2, 5, 7
先對序列進行分解,把該序列一分爲二,直到沒法拆分爲止。整個拆分過程以下:
序列分解
而後對分解出的序列進行兩兩排序與合併:
10, 4 排序合併後:4, 10
6, 3 排序合併後:3, 6
8, 2 排序合併後:2, 8
5, 7 排序合併後:5, 7
……
整個歸併排序完整過程以下:
上部分爲「分解」,下部分爲「解決」與「合併」

實現

    
def merge_sort(lst):
     # 從遞歸中返回長度爲1的序列
     if len(lst) <=  1:
         return lst          

    middle = len(lst) /  2
     # 1.分解:經過不斷遞歸,將原始序列拆分紅 n 個小序列
    left = merge_sort(lst[:middle])     
    right = merge_sort(lst[middle:])
     # 進行排序與合併
     return merge(left, right)

def merge(left, right):
    i, j =  00
    result = []
     # 2.解決:比較傳入的兩個子序列,對兩個子序列進行排序
     while i < len(left)  and j < len(right):  
         if left[i] <= right[j]:
            result.append(left[i])
            i +=  1
         else:
            result.append(right[j])
            j +=  1
     # 3.合併:將排好序的子序列合併
    result.extend(left[i:])         
    result.extend(right[j:])
     return result

真題演練

爲運算表達式設計優先級

LeetCode 241. 爲運算表達式設計優先級: https://leetcode-cn.com/problems/different-ways-to-add-parentheses/

題目描述

給定一個含有數字和運算符的字符串,爲表達式添加括號,改變其運算優先級以求出不一樣的結果。你須要給出全部可能的組合的結果。有效的運算符號包含 + , - 以及 *
示例 1:
    
輸入: "2-1-1"
輸出: [0, 2]
解釋: 
((2-1)-1) = 0 
(2-(1-1)) = 2
示例 2:
    
輸入: "2*3-4*5"
輸出: [-34, -14, -10, -10, 10]
解釋: 
(2*(3-(4*5))) = -34 
((2*3)-(4*5)) = -14 
((2*(3-4))*5) = -10 
(2*((3-4)*5)) = -10 
(((2*3)-4)*5) = 10

思路

對於一個形如 x op yop 爲運算符, xy 爲數) 的算式而言, 它的結果組合取決於 xy 的結果組合數,而 xy 又能夠寫成形如 x op y 的算式。
所以,該問題的子問題就是 x op y 中的 xy以運算符分隔的左右兩側算式解
而後咱們來進行 分治算法三步走
  1. 分解:按運算符分紅左右兩部分,分別求解

  2. 解決:實現一個遞歸函數,輸入算式,返回算式解

  3. 合併:根據運算符合並左右兩部分的解,得出最終解

實現

    
class Solution:
     def diffWaysToCompute(self, input: str) -> List[int]:
         # 若是隻有數字,直接返回
         if input.isdigit():
             return [int(input)]

        res = []
         for i, char  in enumerate(input):
             if char  in [ '+''-''*']:
                 # 1.分解:遇到運算符,計算左右兩側的結果集
                 # 2.解決:diffWaysToCompute 遞歸函數求出子問題的解
                left = self.diffWaysToCompute(input[:i])
                right = self.diffWaysToCompute(input[i+ 1:])
                 # 3.合併:根據運算符合並子問題的解
                 for l  in left:
                     for r  in right:
                         if char ==  '+':
                            res.append(l + r)
                         elif char ==  '-':
                            res.append(l - r)
                         else:
                            res.append(l * r)

         return res

總結

分治算法的核心是尋找子問題的解,解題步驟遵循「三步走」:
  1. 找到子問題並分解

  2. 解決子問題(遞歸)

  3. 合併子問題的解

這裏爲你們準備了兩道練手題,你們趕忙試試手吧:
  • LeetCode 932. 漂亮數組: https://leetcode-cn.com/problems/beautiful-array

  • LeetCode 105. 從前序與中序遍歷序列構造二叉樹: https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/

參考資料

  • OI Wiki: 遞歸 - 分治:https://oi-wiki.org/basic/divide-and-conquer/


有熱門推薦👇


1.認知如何超過大部分人?

2.【GitHub】這門神課拯救了我薄弱的計算機基礎

3.【算法動畫: 快速排序 |  如何求第 K 大元素?

4.【數據結構動畫:二叉樹在實際中的應用(下)


「小鹿動畫學編程」用動畫的形式和你分享技術!

長按識別二維碼關注

在看和轉發

都會帶來更多好運


本文分享自微信公衆號 - 小鹿動畫學編程(IT_Animation)。
若有侵權,請聯繫 support@oschina.cn 刪除。
本文參與「OSC源創計劃」,歡迎正在閱讀的你也加入,一塊兒分享。

相關文章
相關標籤/搜索