【Python】给定整数数组A[0…N-1],求这N个数排序后最大间隔
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2022-05-13 22:03:38
...
最大间隔
给定整数数组A[0…N-1],求这N个数排序后最大间隔。如:1,7,14,9,4,13的最大间隔为4。
排序后:1,4,7,9,13,14,最大间隔是13-9=4
显然,对原数组排序,然后求后项减前项的最大值,即为解。
可否有更好的方法?
问题分析
假定N个数的最大最小值为max,min,则这N个数形成N-1个间隔
如果N个数完全均匀分布,则间距全部是(max-min)/(N-1)且最小;
如果N个数不是均匀分布,间距不均衡,则最大间距必然大于(max-min)/(N-1)
解决思路
思路:将N个数用间距 分成N-1个区间,则落在同一区间内的数不可能有最大间距。统计后一区间的最小值与前一区间的最大值的差即可。
若没有任何数落在某区间,则该区间无效,不参与统计。
显然,这是借鉴桶排序/Hash映射的思想
桶的数目
同时,N-1个桶是理论值,会造成若干个桶的数目比其他桶大1,从而造成统计误差。
如:7个数,假设最值为10、80,如果使用6个桶,则桶的大小为70/6=11.66,每个桶分别为:
[10,21]、 [22,33]、 [34,44]、 [45,56]、 [57,68]、[69,80],存在大小为12的桶,比理论下界11.66大。
因此,使用N个桶。
Python代码
# 定义桶
class tagSBucket:
bValid = False
nMin = nMax = 0
def Add(self, n):
if not self.bValid:
self.nMin = self.nMax = n
self.bValid = True
else:
if self.nMax < n:
self.nMax = n
elif self.nMin > n:
self.nMin = n
# 计算最大间隔
def calc_max_gap(li):
if li is None:
return None
size = len(li)
if size <= 1:
return 0
pBucket = [tagSBucket() for i in li]
# 求最值
nMax = li[0]
nMin = li[0]
indexList = list(range(size))
for i in indexList:
if nMax < li[i]:
nMax = li[i]
elif nMin > li[i]:
nMax = li[i]
# 依次将数据放入桶中
delta = nMax - nMin
for i in indexList:
nBucket = int(((li[i] - nMin) / delta) * size)
if nBucket >= size:
nBucket = size - 1
pBucket[nBucket].Add(li[i])
# 计算有效桶的间隔
nGap = delta / size # 最小间隔结果
i = 0 # 首个桶一定是有效的
p = pBucket[0].nMax # 记录最小间隔的两个值
q = pBucket[1].nMin
for j in indexList:
if pBucket[j].bValid:
gap = pBucket[j].nMin - pBucket[i].nMax
if nGap < gap:
nGap = gap
p = pBucket[i].nMax
q = pBucket[j].nMin
i = j
print('最大间隔的两个数为:%d 和 %d , 间隔为:%d' % (p, q, q - p))
return nGap
if __name__ == '__main__':
li = [1, 7, 14, 9, 4, 13]
calc_max_gap(li)
输出结果:
最大间隔的两个数为:9 和 13 , 间隔为:4
参考七月在线
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