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有一根27厘米的細木桿,在第3厘米、7厘米、11厘米、17厘米、23厘米這五個位置上各有一只螞蟻。

木桿很細,不能同時通過一只螞蟻。開始 時,螞蟻的頭朝左還是朝右是任意的,它們只會朝前走或調(diào)頭,

但不會后退。當任意兩只螞蟻碰頭時,兩只螞蟻會同時調(diào)頭朝反方向走。假設(shè)螞蟻們每秒鐘可以走一厘米的距離。

編寫程序,求所有螞蟻都離開木桿 的最小時間和最大時間。

分析:題目中的螞蟻只可能相遇在整數(shù)點,不可以相遇在其它點,比如3.5cm處之類的,也就是可以讓每只螞蟻走 1秒,然后

查看是否有相遇的即可.

這樣我的程序?qū)崿F(xiàn)思路就是,初始化5只螞蟻,讓每只螞蟻走1秒,然后看是否有相遇的,如果有則做相應處理.當每只螞蟻都

走出木桿時,我就記錄當前時間.這樣就可以得到當前狀態(tài)情況下,需要多久可以走出木桿,然后遍歷所有狀態(tài)則可以得到所胡

可能.

/

package baidu;

public class Ant {

/

step 表示螞蟻每一個單位時間所走的長度

/

private final static int step = 1;

/

position表示螞蟻所處的初始位置

/

private int position;

/

direction表示螞蟻的前進方向,如果為1表示向27厘米的方向走, 如果為-1,則表示往0的方向走。

/

private int direction = 1;

/

此函數(shù)運行一次,表示螞蟻前進一個單位時間,如果已經(jīng)走下木桿則會拋出異常

/

public void walk() {

if (isOut()) {

throw new RuntimeException("the ant is out");

}

position = position + this.direction step;

};

/

檢查螞蟻是否已經(jīng)走出木桿,如果走出返回true

/

public boolean isOut() {

return position <= 0 || position >= 27;

}

/

檢查此螞蟻是否已經(jīng)遇到另外一只螞蟻

@param ant

@return 如果遇到返回true

/

public boolean isEncounter(Ant ant) {

return ant.position == this.position;

}

/

改變螞蟻的前進方向

/

public void changeDistation() {

direction = -1 direction;

}

/

構(gòu)造函數(shù),設(shè)置螞蟻的初始前進方向,和初始位置

@param position

@param direction

/

public Ant(int position, int direction) {

this.position = position;

if (direction != 1) {

this.direction = -1;//方向設(shè)置初始位置,比如為0時,也將其設(shè)置為1.這樣可以方便后面的處理

} else {

this.direction = 1;

}

}

}

/////////////////////////////////////////////////////////

package baidu;

public class Controller {

public static void main(String[] args) {

int time = 0;

for (int i = 0; i < 32; i++) {

Ant[] antArray = getAntList(getPoistions(), getDirections(i));

while (!isAllOut(antArray)) {

for (Ant ant : antArray) {

if (!ant.isOut()) {

ant.walk();

}

}

time++;

// 查看是否有已經(jīng)相遇的Ant,如果有則更改其前進方向

dealEncounter(antArray);

}

System.out.println(time);

// 將時間歸0,這樣可以重新設(shè)置條件,再次得到全部走完所需要的時間.

time = 0;

}

}

/

這個函數(shù)的算法很亂,但暫時能解決問題

@param list

/

public static void dealEncounter(Ant[] antArray) {

int num_ant = antArray.length;

for (int j = 0; j < num_ant; j++) {

for (int k = j + 1; k < num_ant; k++) {

if (antArray[j].isEncounter(antArray[k])) {

antArray[j].changeDistation();

antArray[k].changeDistation();

}

}

}

}

/

因為有5只Ant,所以組合之后有32種組合.剛好用5位二進制來表示,如果為0則表示Ant往0的方向走 如果為1,則表示往27的方向走

注:在通過Ant的構(gòu)造函數(shù)設(shè)置初始值時,通過過濾把0修改成了-1.

/

public static int[] getDirections(int seed) {

int result[] = new int[5];

result[0] = seed % 2;

result[1] = seed / 2 % 2;

result[2] = seed / 4 % 2;

result[3] = seed / 8 % 2;

result[4] = seed / 16 % 2;

System.out.println("directions is " + result[0] + "|" + result[1] + "|"

+ result[2] + "|" + result[3] + "|" + result[4]);

return result;

}

/

批量設(shè)置Ant的初始位置,這樣設(shè)置不是十分必要,可以直接在代碼中設(shè)置

@return

/

public static int[] getPoistions() {

return new int[] { 3, 7, 11, 17, 23 };

}

/

取得設(shè)置好初始值的5只Ant

@param positions

@param directions

@return

/

public static Ant[] getAntList(int[] positions, int[] directions) {

Ant ant3 = new Ant(positions[0], directions[0]);

Ant ant7 = new Ant(positions[1], directions[1]);

Ant ant11 = new Ant(positions[2], directions[2]);

Ant ant17 = new Ant(positions[3], directions[3]);

Ant ant23 = new Ant(positions[4], directions[4]);

return new Ant[] { ant3, ant7, ant11, ant17, ant23 };

}

/

判斷是否所有的Ant都已經(jīng)走出了木桿,也就是設(shè)置退出條件

@param antArray

@return

/

public static boolean isAllOut(Ant[] antArray) {

for (Ant ant : antArray) {

if (ant.isOut() == false) {

return false;

}

}

return true;

}

}

編程:

用C語言實現(xiàn)一個revert函數(shù),它的功能是將輸入的字符串在原串上倒序后返回。

2 編程:

用C語言實現(xiàn)函數(shù)void memmove(void dest,const void src,size_t n)。memmove

函數(shù)的功能是拷貝src所指的內(nèi)存內(nèi)容前n個字節(jié)

到dest所指的地址上。

3 英文拼寫糾錯:

在用戶輸入英文單詞時,經(jīng)常發(fā)生錯誤,我們需要對其進行糾錯。假設(shè)已經(jīng)有一個包

含了正確英文單詞的詞典,請你設(shè)計一個拼寫糾錯

的程序。

(1)請描述你解決這個問題的思路;

(2)請給出主要的處理流程,算法,以及算法的復雜度;

(3)請描述可能的改進(改進的方向如效果,性能等等,這是一個開放問題)。

4 尋找熱門查詢:

搜索引擎會通過日志文件把用戶每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來,每個查詢串

的長度為1-255字節(jié)。假設(shè)目前有一千萬個記錄,

這些查詢串的重復度比較高,雖然總數(shù)是1千萬,但如果除去重復后,不超過3百萬個

。一個查詢串的重復度越高,說明查詢它的用戶越多,

也就是越熱門。請你統(tǒng)計最熱門的10個查詢串,要求使用的內(nèi)存不能超過1G。

(1)請描述你解決這個問題的思路;

(2)請給出主要的處理流程,算法,以及算法的復雜度。

5 集合合并:

給定一個字符串的集合,格式如:

{aaa bbb ccc}, {bbb ddd},{eee fff},{ggg},{ddd hhh}

要求將其中交集不為空的集合合并,要求合并完成后的集合之間無交集,例如上例應

輸出

{aaa bbb ccc ddd hhh},{eee fff}, {ggg}

(1)請描述你解決這個問題的思路;

(2)請給出主要的處理流程,算法,以及算法的復雜度

(3)請描述可能的改進(改進的方向如效果,性能等等,這是一個開放問題)。

////////////////////////////////1

1 題

char revert(char str)

{

int n=strlen(str);

int i=0;

char c;

for(i=0;i

{

c=str;

str=str[n-i];

str[n-i]=c;

}

return str;

}

///////////////////////////////////

2 題

void memmove(void dest,const void src,size_t n)

{

assert((dest!=0)&&(src!=0));

char temp=(char )dest;

char ss=(char )src;

int i=0;

for(;i

{

temp++=ss++;

}

return temp;

}

/////////////////////////////////////////////////

3 題

(1)思路 :

字典以字母鍵樹組織,在用戶輸入同時匹配

(2)

流程:

每輸入一個字母:

沿字典樹向下一層,

a)若可以順利下行,則繼續(xù)至結(jié)束,給出結(jié)果;

b)若該處不能匹配,糾錯處理,給出拼寫建議,繼續(xù)至a);

算法:

1.在字典中查找單詞

字典采用27叉樹組織,每個節(jié)點對應一個字母,查找就是一個字母

一個字母匹配.算法時間就是單詞的長度k.

2.糾錯算法

情況:當輸入的最后一個字母不能匹配時就提示出錯,簡化出錯處理,動態(tài)提示

可能 處理方法:

(a)當前字母前缺少了一個字母:搜索樹上兩層到當前的匹配作為建議;

(b)當前字母拼寫錯誤:當前字母的鍵盤相鄰作為提示;(只是簡單的描述,可

以有更多的)

根據(jù)分析字典特征和用戶單詞已輸入部分選擇(a),(b)處理

復雜性分析:影響算法的效率主要是字典的實現(xiàn)與糾錯處理

(a)字典的實現(xiàn)已有成熟的算法,改進不大,也不會成為瓶頸;

(b)糾錯策略要簡單有效 ,如前述情況,是線性復雜度;

(3)改進

策略選擇最是重要,可以采用統(tǒng)計學習的方法改進。

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4 題

(1)思路:

用哈希做

(2)

首先逐次讀入查詢串,算哈希值,保存在內(nèi)存數(shù)組中,同時統(tǒng)計頻度

(注意值與日志項對應關(guān)系)

選出前十的頻度,取出對應的日志串,簡單不過了。

哈希的設(shè)計是關(guān)鍵。

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5 題

(1)思路:先將集合按照大小排列后,優(yōu)先考慮小的集合是否與大的集合有交集。有

就合并,如果小集合與所有其他集合都沒有交集,則獨立。獨立的集合在下一輪的比

較中不用考慮。這樣就可以盡量減少字符串的比較次數(shù)。當所有集合都獨立的時候,

就終止。

(2)處理流程:

1.將集合按照大小排序,組成集合合并待處理列表

2.選擇最小的集合,找出與之有交集的集合,

如果有,合并之;

如果無,則與其它集合是獨立集合,從待處理列表 中刪除。

3.重復直到待處理列表為空

算法:

1。將集合按照大小從小到大排序,組成待處理的集合列表。

2。取出待處理集合列表中最小的集合,對于集合的每個元素,依次在其他集合中搜索

是否有此元素存在:

1>若存在,則將此小集合與大集合合并,并根據(jù)大小插入對應的位置 。轉(zhuǎn)3

。

2>若不存在,則在該集合中取下一個元素。如果無下一個元素,即所有元素

都不存在于其他集合。則表明此集合獨立,從待處理集合列表中刪除。并加入結(jié)果集

合列表。轉(zhuǎn)3。

3。如果待處理集合列表不為空,轉(zhuǎn)2。

如果待處理集合列表為空,成功退出,則結(jié)果集合列表就是最終的輸出。

算法復雜度分析:

假設(shè)集合的個數(shù)為n,最大的集合元素為m

排序的時間復雜度可以達到nlog(n)

然后對于元素在其他集合中查找,最壞情況下為(n-1)m

查找一個集合是否與其他集合有交集的最壞情況是mm(n-1)

合并的時間復雜度不會超過查找集合有交集的最壞情況。

所以最終最壞時間復雜度為O(mmnn)

需要說明的是:此算法的平均時間復雜度會很低,因為無論是查找還是合并,都是處于最壞情況的概率很小,而且排序后優(yōu)先用最小集合作為判斷是否獨立的對象,優(yōu)先與最大的集合進行比較,這些都最大的回避了最壞情況。

(3)可能的改進:

首先可以實現(xiàn)將每個集合里面的字符串按照字典序進行排列,這樣就可以將查找以及合并的效率增高。另外,可能采取恰當?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也可以將查找以及合并等操作的效率得到提高。

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