前段时间我有一次有趣的面试经历。问题一开始很简单:

Q1:我们有一个袋子,里面有数字1,2,3,…,100。每个数字恰好出现一次,所以有100个数字。现在从袋子里随机抽取一个数字。找到丢失的号码。

当然,我以前听过这个面试问题,所以我很快就回答了这个问题:

A1:嗯,1 + 2 + 3 +…+ N的和是(N+1)(N/2)(参见维基百科:等差级数的和)。当N = 100时,和是5050。 因此,如果所有的数字都在袋子里,总和将恰好是5050。因为少了一个数,总和就会小于这个数,差的就是这个数。所以我们可以在O(N)时间和O(1)空间中找到这个缺失的数。

在这一点上,我认为我做得很好,但突然间,问题发生了意想不到的转变:

这是正确的,但是如果少了两个数字,你会怎么做?

我以前从未见过/听过/考虑过这种变化,所以我很恐慌,无法回答这个问题。面试官坚持要知道我的思考过程,所以我提到,也许我们可以通过与预期产品进行比较来获得更多信息,或者在从第一次传递中收集到一些信息后再进行第二次传递,等等,但我真的只是在黑暗中拍摄,而不是真正有一个明确的解决方案的路径。

面试官试图鼓励我说,有第二个方程确实是解决问题的一种方法。在这一点上,我有点不安(因为事先不知道答案),并问这是一种通用的(阅读:“有用的”)编程技术,还是只是一个技巧/答案。

面试官的回答让我惊讶:你可以把这个技巧概括为3个缺失的数字。事实上,你可以推广它来找到k个缺失的数。

Qk:如果袋子里少了k个数字,你如何有效地找到它?

这是几个月前的事了,我还不明白这个技巧是什么。显然有一个Ω(N)的时间下限,因为我们必须扫描所有的数字至少一次,但面试官坚持认为,解决技术的时间和空间复杂度(减去O(N)次输入扫描)定义为k而不是N。

所以问题很简单:

如何解决Q2? 你会如何解决Q3? 如何求解Qk?


澄清

Generally there are N numbers from 1..N, not just 1..100. I'm not looking for the obvious set-based solution, e.g. using a bit set, encoding the presence/absence each number by the value of a designated bit, therefore using O(N) bits in additional space. We can't afford any additional space proportional to N. I'm also not looking for the obvious sort-first approach. This and the set-based approach are worth mentioning in an interview (they are easy to implement, and depending on N, can be very practical). I'm looking for the Holy Grail solution (which may or may not be practical to implement, but has the desired asymptotic characteristics nevertheless).

当然,你必须以O(N)为单位扫描输入,但你只能捕获少量的信息(用k而不是N定义),然后必须以某种方式找到k个缺失的数字。


当前回答

我们假设它是一个从1到N的数组,它的元素是a1, a2, ....一个:

1+N=N+1;
2+N-1=N+1;

… 所以这个和是唯一的。我们可以从头到尾扫描数组来添加两个元素。如果和是N+1;好吧,否则它们就不见了。

for (I <= N/2) {
    temp = a[I] + a[n-I];
    if (temp != N+1) then
        Find the missing number or numbers
}

迭代这个循环,很容易就能得到答案。

其他回答

您可能需要澄清O(k)的含义。

这里有一个任意k的简单解:对于你的数字集中的每一个v,将2^v相加。最后,循环i从1到n,如果和2^i按位和为零,则i缺失。(或者在数字上,如果和的底除以2^i是偶数。或者模2^(i+1) < 2^i

容易,对吧?O(N)时间,O(1)存储,支持任意k。

除了你在计算一个巨大的数字,在真正的计算机上,每个数字都需要O(N)个空间。事实上,这个解和位向量是一样的。

所以你可以很聪明地计算和,平方和和和立方体的和…直到v^k的和,然后用复杂的数学方法提取结果。但这些都是很大的数字,这就引出了一个问题:我们谈论的是哪种抽象的运作模式?O(1)空间中有多少是合适的,以及需要多长时间才能将所需大小的数字相加?

基于数字和的解决方案的问题是,它们没有考虑到存储和处理具有大指数的数字的成本……在实践中,为了使它适用于非常大的n,将使用大数库。我们可以分析这些算法的空间利用率。

我们可以分析sdcvvc和Dimitris Andreou算法的时间和空间复杂度。

储存:

l_j = ceil (log_2 (sum_{i=1}^n i^j))
l_j > log_2 n^j  (assuming n >= 0, k >= 0)
l_j > j log_2 n \in \Omega(j log n)

l_j < log_2 ((sum_{i=1}^n i)^j) + 1
l_j < j log_2 (n) + j log_2 (n + 1) - j log_2 (2) + 1
l_j < j log_2 n + j + c \in O(j log n)`

所以l_j \in \ (j log n)

所使用的总存储空间:\sum_{j=1}^k l_j \in \Theta(k^2 log n)

使用的空间:假设计算a^j需要ceil(log_2 j)时间,总时间:

t = k ceil(\sum_i=1^n log_2 (i)) = k ceil(log_2 (\prod_i=1^n (i)))
t > k log_2 (n^n + O(n^(n-1)))
t > k log_2 (n^n) = kn log_2 (n)  \in \Omega(kn log n)
t < k log_2 (\prod_i=1^n i^i) + 1
t < kn log_2 (n) + 1 \in O(kn log n)

总使用时间:\Theta(kn log n)

如果这个时间和空间是令人满意的,您可以使用一个简单的递归 算法。让b !I是袋子里的第I个元素,n个之前的数字 移除次数,k是移除次数。在Haskell语法中…

let
  -- O(1)
  isInRange low high v = (v >= low) && (v <= high)
  -- O(n - k)
  countInRange low high = sum $ map (fromEnum . isInRange low high . (!)b) [1..(n-k)]
  findMissing l low high krange
    -- O(1) if there is nothing to find.
    | krange=0 = l
    -- O(1) if there is only one possibility.
    | low=high = low:l
    -- Otherwise total of O(knlog(n)) time
    | otherwise =
       let
         mid = (low + high) `div` 2
         klow = countInRange low mid
         khigh = krange - klow
       in
         findMissing (findMissing low mid klow) (mid + 1) high khigh
in
  findMising 1 (n - k) k

使用的存储:O(k)用于列表,O(log(n))用于堆栈:O(k + log(n)) 该算法更直观,具有相同的时间复杂度,占用的空间更少。

我相信我有一个O(k)时间和O(log(k)空间算法,前提是你有任意大整数的下限(x)和log2(x)函数:

你有一个k位的长整数(因此是log8(k)空间),其中你加上x^2,其中x是你在袋子里找到的下一个数字:s=1^2+2^2+…这需要O(N)时间(这对面试官来说不是问题)。最后得到j= (log2(s))这是你要找的最大的数。然后s=s-j,重复上面的步骤:

for (i = 0 ; i < k ; i++)
{
  j = floor(log2(s));
  missing[i] = j;
  s -= j;
}

现在,对于2756位的整数,通常没有floor和log2函数,而是用于double。所以呢?简单地说,对于每2个字节(或1、3、4),您可以使用这些函数来获得所需的数字,但这增加了O(N)因素的时间复杂度

下面是Dimitris Andreou链接的摘要。

记住i次幂的和,其中i=1 2 .. k。这就把问题简化为解方程组

A1 + A2 + ... + AK = B1

A12 + A22 + ... + AK2 = B2

...

a1k + a2k + ... + laas = bk

利用牛顿恒等式,知道bi就可以计算

c1 = a1 + a2 +ak

c2 = a1a2 + a1a3 +,+ ak-1ak

...

ck = a1a2 ..ak

如果你展开多项式(x-a1)…(x-ak)系数正好是c1,…, ck -见Viète的公式。由于每个多项式因子都是唯一的(多项式环是欧几里得域),这意味着ai是唯一确定的,直到排列为止。

这就证明了记住幂就足以恢复数字。对于常数k,这是一个很好的方法。

However, when k is varying, the direct approach of computing c1,...,ck is prohibitely expensive, since e.g. ck is the product of all missing numbers, magnitude n!/(n-k)!. To overcome this, perform computations in Zq field, where q is a prime such that n <= q < 2n - it exists by Bertrand's postulate. The proof doesn't need to be changed, since the formulas still hold, and factorization of polynomials is still unique. You also need an algorithm for factorization over finite fields, for example the one by Berlekamp or Cantor-Zassenhaus.

常数k的高级伪代码:

计算给定数的i次幂 相减得到未知数字的i次幂的和。称这些和为bi。 利用牛顿恒等式从bi中计算系数;叫它们ci。c1 = b1;C2 = (c1b1 - b2)/2;详见维基百科的精确公式 因式分解多项式xk-c1xk-1 +…+ ck。 多项式的根是所需的数a1,…正义与发展党。

对于改变k,使用例如Miller-Rabin,找到质数n <= q < 2n,并对所有数字对q进行模数化简来执行步骤。

编辑:这个答案的前一个版本表明,可以使用特征2 (q=2^(log n))的有限域来代替Zq,其中q是素数。但事实并非如此,因为牛顿公式需要除以k以内的数。

也许这个算法可以解决问题1:

预计算前100个整数的xor (val=1^2^3^4....100) 对来自输入流的元素进行Xor (val1=val1^next_input) 最终的答案= val ^ val1

或者更好:

def GetValue(A)
  val=0
  for i=1 to 100
    do
      val=val^i
    done
  for value in A:
    do
      val=val^value 
    done
  return val

这个算法实际上可以扩展到两个缺失的数字。第一步还是一样。当我们调用缺少两个数字的GetValue时,结果将是a1^a2是缺少的两个数字。让说

跌倒 = a1^a2

Now to sieve out a1 and a2 from val we take any set bit in val. Lets say the ith bit is set in val. That means that a1 and a2 have different parity at ith bit position. Now we do another iteration on the original array and keep two xor values. One for the numbers which have the ith bit set and other which doesn't have the ith bit set. We now have two buckets of numbers, and its guranteed that a1 and a2 will lie in different buckets. Now repeat the same what we did for finding one missing element on each of the bucket.