【发布时间】:2017-04-17 01:52:14
【问题描述】:
我在HackerRank - Max Difference 上练习求解算法。
问题如下:
给定一个包含 n 个元素的数组:d[ 0 ], d[ 1 ], ..., d[n-1]。计算所有连续子数组最大差的总和(S)。
正式地:
S = sum{max{d[l,...,r]} - min{d[l, ..., r}},∀ 0 <= l <= r < n
输入格式:
n
d[0] d[1] ... d[n-1]
输出格式:
S
示例输入:
4
1 3 2 4
样本输出:
12
说明:
l = 0; r = 0;
array: [1]
sum = max([1]) - min([1]) = 0
l = 0; r = 1;
array: [1,3]
sum = max([1,3]) - min([1,3]) = 3 - 1 = 2
l = 0; r = 2;
array: [1,3,2]
sum = max([1,3,2]) - min([1,3,2]) = 3 - 1 = 2
l = 0;r = 3;
array: [1,3,2,4]
sum = max([1,3,2,4]) - min([1,3,2,4]) = 4 - 1 = 3
l = 1; r = 1 will result in zero
l = 1; r = 2;
array: [3,2]
sum = max([3,2]) - min([3,2]) = 3 - 2 = 1;
l = 1; r = 3;
array: [3,2,4]
sum = max ([3,2,4]) - min([3,2,4]) = 4 - 2 = 2;
l = 2; r = 2; will result in zero
l = 2; r = 3;
array:[2,4]
sum = max([2,4]) - min([2,4]) = 4 -2 = 2;
l = 3; r = 3 will result in zero;
Total sum = 12
这是我的解决方案:
-(NSNumber*)sum:(NSArray*) arr {
int diff = 0;
int curr_sum = diff;
int max_sum = curr_sum;
for(int i=0; i<arr.count; i++)
{
for(int j=i; j<=arr.count; j++) {
// Calculate current diff
if (!(j-i > 1)) {
continue;
}
NSArray *array = [arr subarrayWithRange:NSMakeRange(i, j-i)];
if (!array.count || array.count == 1) {
continue;
}
int xmax = -32000;
int xmin = 32000;
for (NSNumber *num in array) {
int x = num.intValue;
if (x < xmin) xmin = x;
if (x > xmax) xmax = x;
}
diff = xmax-xmin;
// Calculate current sum
if (curr_sum > 0)
curr_sum += diff;
else
curr_sum = diff;
// Update max sum, if needed
if (curr_sum > max_sum)
max_sum = curr_sum;
}
}
return @(max_sum);
}
总共有 10 个测试用例。 上述解决方案通过了前 5 个测试用例,但没有通过其他 5 个测试用例,由于超时(>=2s)而失败。
“这里是状态:由于超时而终止”。
请帮助我了解如何进一步优化此代码。
谢谢!
【问题讨论】:
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猜猜:你不需要改进的代码——你需要更好的算法。
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是的。有什么建议吗?
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Any suggestions?很多。对于n= 1,解决方案是微不足道的。解决方案如何改变添加一个元素?完全(?)不同的角度:maxdiff 对于每个子数组都是相同的,except 不包括 min 和/或 max。 -
问题/解决方案期望 n>=2。我认为“每个子数组的 maxdiff 都是相同的”句子是有道理的。在这条线上思考。
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(添加一个元素会如何改变解决方案?部分最近流行:DP。)
标签: objective-c algorithm performance optimization