java codity Max-Counters

Question

我一直在尝试解决以下任务：

您将获得 N 个计数器，最初设置为 0，并且对它们有两个可能的操作：

    increase(X) − counter X is increased by 1,
    max_counter − all counters are set to the maximum value of any counter.

给出了一个由M个整数组成的非空零索引数组A。该数组表示连续操作：

    if A[K] = X, such that 1 ≤ X ≤ N, then operation K is increase(X),
    if A[K] = N + 1 then operation K is max_counter.

例如，给定整数N=5和数组A，如下所示：

A[0] = 3
A[1] = 4
A[2] = 4
A[3] = 6
A[4] = 1
A[5] = 4
A[6] = 4

每个连续操作后计数器的值将为：

(0, 0, 1, 0, 0)
(0, 0, 1, 1, 0)
(0, 0, 1, 2, 0)
(2, 2, 2, 2, 2)
(3, 2, 2, 2, 2)
(3, 2, 2, 3, 2)
(3, 2, 2, 4, 2)

目标是在所有操作之后计算每个计数器的值。

struct Results {
  int * C;
  int L;
}; 

写一个函数：

struct Results solution(int N, int A[], int M); 

给定一个整数N和一个由M个整数组成的非空零索引数组A，返回一个表示计数器值的整数序列。

序列应返回为：

    a structure Results (in C), or
    a vector of integers (in C++), or
    a record Results (in Pascal), or
    an array of integers (in any other programming language).

例如，给定：

A[0] = 3
A[1] = 4
A[2] = 4
A[3] = 6
A[4] = 1
A[5] = 4
A[6] = 4

如上所述，该函数应返回 [3， 2， 2， 4， 2]。

假设:

    N and M are integers within the range [1..100,000];
    each element of array A is an integer within the range [1..N + 1].

复杂性：

    expected worst-case time complexity is O(N+M);
    expected worst-case space complexity is O(N), beyond input storage (not counting the storage required for input arguments).

输入数组的元素可以修改。

以下是我的解决方案：

import java.util.Arrays;

class Solution {
    public int[] solution(int N, int[] A) {

        final int condition = N + 1;
        int currentMax = 0;
        int countersArray[] = new int[N];

        for (int iii = 0; iii < A.length; iii++) {
            int currentValue = A[iii];
            if (currentValue == condition) {
                Arrays.fill(countersArray, currentMax);
            } else {
                int position = currentValue - 1;
                int localValue = countersArray[position] + 1;
                countersArray[position] = localValue;

                if (localValue > currentMax) {
                    currentMax = localValue;
                }
            }

        }

        return countersArray;
    }
}

这里是代码估值:https://codility.com/demo/results/demo6AKE5C-EJQ/

你能给我提示一下这个解决方案有什么问题吗？

Answer 1

我开发的另一个值得考虑的解决方案是:http://codility.com/demo/results/demoM658NU-DYR/

Answer 2

问题是，当你得到很多max_counter操作时，你会得到很多对Arrays.fill的调用，这使得你的解决方案很慢。

您应该保留一个< code>currentMax和一个< code>currentMin:

• 当您得到max_counter时，您只需设置currentMin=currentMax
• 如果您得到另一个值，我们将其称为i：
  • 如果位置i-1处的值小于或等于currentMin，则将其设置为current Min 1
  • 否则将增加该值

  最后，只需再次检查计数器数组，并将小于currentMin的所有值设置为currentMin。

Answer 3

这段代码带来了问题：

for (int iii = 0; iii < A.length; iii++) {
     ...
     if (currentValue == condition) {
         Arrays.fill(countersArray, currentMax);
     }
     ...
}

假设数组A的每个元素都是用值N 1初始化的。由于函数调用Arrays。fill（counterArray，currentMax）的时间复杂度为O。我认为，解决这个问题的一种方法是，在调用max_counter操作时，您可以将上次更新的值作为变量，而不是显式更新整个数组。当调用第一个操作（递增）时，您只需查看尝试递增的值是否大于last_update。如果是，只需使用1更新值，否则将其初始化为last_update 1。调用第二个操作时，只需将last_update更新为current_max。最后，当您完成并尝试返回最终值时，再次将每个值与last_update进行比较。如果大于此值，则只保留该值，否则返回last_update

class Solution {
    public int[] solution(int N, int[] A) {

        final int condition = N + 1;
        int currentMax = 0;
        int lastUpdate = 0;
        int countersArray[] = new int[N];

        for (int iii = 0; iii < A.length; iii++) {
            int currentValue = A[iii];
            if (currentValue == condition) {
                lastUpdate = currentMax
            } else {
                int position = currentValue - 1;
                if (countersArray[position] < lastUpdate)
                    countersArray[position] = lastUpdate + 1;
                else
                    countersArray[position]++;

                if (countersArray[position] > currentMax) {
                    currentMax = countersArray[position];
                }
            }

        }

        for (int iii = 0; iii < N; iii++) {
           if (countersArray[iii] < lastUpdate)
               countersArray[iii] = lastUpdate;
        }

        return countersArray;
    }
}