此题是算法导论(第二版)第二章习题 2.3-7,题目如下:
请给出一个运行时间为O(n lgn)的算法,使之在给定一个由n个整数构成的集合S和另一个整数x时,判断出S中是否存在有两个其和等于x的元素。
思路一 :我们最容易想到的是O(n2)的算法,大致伪码即:
1 findX(A, x){
2 for i=0 to length[A] {
3 key = A[i]
4 for j=0 to length[A]{
5 if(j != i && key + A[j] == x ){return true}
6 }
7 return false
8 }
这里的算法不符合O(n lgn),所以不行。
思路二:改进思路一中的算法,使第一层循环里面的4--5行的效率为 lgn。
既然4-5行的目的是找到某个符合条件的值,那么我想到了二分查找,二分查找是一个最坏O(lgn)的查找算法,但是前提是集合S有序,于是先要进行排序。伪码如下:
1 findX(A, x){
2 mergeSort(A, 0, length[A]);
3 for i=0 to length[A] {
4 key = A[i]
6 if( binarySearch(A, x-key, 0, length[A]) != i ){return true}
7 }
8 return false
9 }
第2行的归并排序运行时间为O(n lgn), 第3-7行的运行时间为O(n)*O(lgn)= O(nlgn),故总运行时间为O(nlgn)。
思路三:下面的算法来自算法导论的教师手册
1 将集合S排序
2 生成新的集合 S’ = {z: z = x-y} y∈S
3 将S’排序
4 使S或者S’中每个值只出现一次
5 将S和S'进行合并(Merge方法)
6 当且仅当合并后的输出序列中有相同元素,则S中存在两个元素其和等于x。
运行时间分析: 第1步和第3步均为O(n lgn),第2,4,5,6步为O(n), 故总运行时间为O(nlgn)。
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