我正在尝试测量算法的时间复杂度:
public boolean rotateAndCompare(int[] fst, int[] snd) {
int len = fst.length;
for (int k = 0; k < len; k++) {
for (int j = 0; j < len; j++) {
if (fst[(k + j) % len] != snd[j]) {
break;
}
if (j == len - 1) {
return true;
}
}
}
return false;
}
我假设它具有
O(n*n)
复杂性,因为我们先迭代一个数组,然后再迭代另一个数组。我对吗?如果是这样,那我该如何改善呢? 最佳答案
如果我正确理解,您的算法将确定fst.length
的第一个snd
整数是否等于fst
,并且可能会旋转。它假定为snd.length >= fst.length
。如果这不是您的意思,请在问题中指定。
但是假设这就是您的真实意思,则可以使用KMP这样的字符串匹配算法在O(n)中解决此问题。换句话说,您需要查看是否可以找到snd
作为fst + fst
的子数组,这是一个经典问题。
这是Java的示例实现:
import java.util.Arrays;
public class Main {
public static class KMP {
private final int F[];
private final int[] needle;
public KMP(int[] needle) {
this.needle = needle;
this.F = new int[needle.length + 1];
F[0] = 0;
F[1] = 0;
int i = 1, j = 0;
while (i < needle.length) {
if (needle[i] == needle[j])
F[++i] = ++j;
else if (j == 0)
F[++i] = 0;
else
j = F[j];
}
}
public int find(int[] haystack) {
int i = 0, j = 0;
int n = haystack.length, m = needle.length;
while (i - j <= n - m) {
while (j < m) {
if (needle[j] == haystack[i]) {
i++;
j++;
} else break;
}
if (j == m) return i;
else if (j == 0) i++;
j = F[j];
}
return -1;
}
}
public static boolean rotateAndCompare(int[] fst, int[] snd) {
int[] fst2 = new int[fst.length * 2];
System.arraycopy(fst, 0, fst2, 0, fst.length);
System.arraycopy(fst, 0, fst2, fst.length, fst.length);
int[] snd2 = Arrays.copyOf(snd, fst.length);
return new KMP(snd2).find(fst2) >= 0;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(rotateAndCompare(new int[]{1, 2, 3}, new int[]{3, 1, 2, 4}));
System.out.println(rotateAndCompare(new int[]{1, 2, 2}, new int[]{3, 1, 2, 4}));
}
}