2016-08-31 1 views
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O(n)時間とO(1)余分なスペースで最大反復回数O(n)時間内の最大反復数とO(1)余分なスペースを確認してください

私はカウント配列を維持するソートフェーズを使うことができると思いますが、それはO(N)で実行できます。私は正しい?

しかし余分なスペースを処理する方法。他の効率的なアルゴリズムはありますか?

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「最大繰り返し数」は、最も多く発生する数または繰り返される最大数を意味しますか? –

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最も多く発生する番号 – Garrick

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これは可能だとは思わない。私が考えることができる最良のものはソートされた配列( 'O(n * log(n))')+ソートされた配列( 'O(n)')に対する1つのスイープです。 – example

答えて

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これは可能なことではありませんが、アレイの可能な数字についての詳細な知識はありません。 (c = O(1))を使用するように準備されている一定量のメモリについては、ポイントn-1に正しい回答の可能性があり、最後の数字だけがネクタイを破るようなシーケンスがあります。この場合、定数メモリcのアルゴリズムは、1回のパスで解を見つけることができません。これは、いくつかの(一定量の)パスについても同様に機能します。

代わりにできることを見てみましょう。

  • 我々が最もk固有の番号であることがわかっている場合、我々はk数字はする必要がない場合、一定のルックアップコストでカウント配列(または順不同マップを保つことによってO(k)余分なスペースとO(n)で答えを見つけることができますシーケンシャル)。しかし、k<n以外のkをバインドできない場合、これは最悪の場合にはO(n)余分なスペースになります。
  • アレイをO(n log(n))にソートすると、答えはO(n)になります。したがって、合計の複雑さはO(n log(n))であり、余分なスペースはO(1)です。
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O(n)とO(k)の余分なスペースにcount配列を維持することはどうでしょうか。 – Garrick

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あなたは正しい@stackuserです。私はマップ(O(log(k))のルックアップの複雑さを持っていますが、 '0'から' k'のような連続した数字のための)順序付けされていないマップや配列は一定のルックアップの複雑さを持っています。 – example

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