前段时间我有一次有趣的面试经历。问题一开始很简单:

Q1:我们有一个袋子,里面有数字1,2,3,…,100。每个数字恰好出现一次,所以有100个数字。现在从袋子里随机抽取一个数字。找到丢失的号码。

当然,我以前听过这个面试问题,所以我很快就回答了这个问题:

A1:嗯,1 + 2 + 3 +…+ N的和是(N+1)(N/2)(参见维基百科:等差级数的和)。当N = 100时,和是5050。 因此,如果所有的数字都在袋子里,总和将恰好是5050。因为少了一个数,总和就会小于这个数,差的就是这个数。所以我们可以在O(N)时间和O(1)空间中找到这个缺失的数。

在这一点上,我认为我做得很好,但突然间,问题发生了意想不到的转变:

这是正确的,但是如果少了两个数字,你会怎么做?

我以前从未见过/听过/考虑过这种变化,所以我很恐慌,无法回答这个问题。面试官坚持要知道我的思考过程,所以我提到,也许我们可以通过与预期产品进行比较来获得更多信息,或者在从第一次传递中收集到一些信息后再进行第二次传递,等等,但我真的只是在黑暗中拍摄,而不是真正有一个明确的解决方案的路径。

面试官试图鼓励我说,有第二个方程确实是解决问题的一种方法。在这一点上,我有点不安(因为事先不知道答案),并问这是一种通用的(阅读:“有用的”)编程技术,还是只是一个技巧/答案。

面试官的回答让我惊讶:你可以把这个技巧概括为3个缺失的数字。事实上,你可以推广它来找到k个缺失的数。

Qk:如果袋子里少了k个数字,你如何有效地找到它?

这是几个月前的事了,我还不明白这个技巧是什么。显然有一个Ω(N)的时间下限,因为我们必须扫描所有的数字至少一次,但面试官坚持认为,解决技术的时间和空间复杂度(减去O(N)次输入扫描)定义为k而不是N。

所以问题很简单:

如何解决Q2? 你会如何解决Q3? 如何求解Qk?


澄清

Generally there are N numbers from 1..N, not just 1..100. I'm not looking for the obvious set-based solution, e.g. using a bit set, encoding the presence/absence each number by the value of a designated bit, therefore using O(N) bits in additional space. We can't afford any additional space proportional to N. I'm also not looking for the obvious sort-first approach. This and the set-based approach are worth mentioning in an interview (they are easy to implement, and depending on N, can be very practical). I'm looking for the Holy Grail solution (which may or may not be practical to implement, but has the desired asymptotic characteristics nevertheless).

当然,你必须以O(N)为单位扫描输入,但你只能捕获少量的信息(用k而不是N定义),然后必须以某种方式找到k个缺失的数字。


当前回答

你可以解出Q2如果你有两个链表的和和和两个链表的乘积。

(l1为原始列表,l2为修改后的列表)

d = sum(l1) - sum(l2)
m = mul(l1) / mul(l2)

我们可以优化它,因为等差级数的和是第一项和最后一项的平均值的n倍:

n = len(l1)
d = (n/2)*(n+1) - sum(l2)

现在我们知道(如果a和b是被移除的数字):

a + b = d
a * b = m

所以我们可以重新排列为:

a = s - b
b * (s - b) = m

然后乘出来:

-b^2 + s*b = m

然后重新排列,使右边为零

-b^2 + s*b - m = 0

然后用二次公式求解:

b = (-s + sqrt(s^2 - (4*-1*-m)))/-2
a = s - b

Python 3示例代码:

from functools import reduce
import operator
import math
x = list(range(1,21))
sx = (len(x)/2)*(len(x)+1)
x.remove(15)
x.remove(5)
mul = lambda l: reduce(operator.mul,l)
s = sx - sum(x)
m = mul(range(1,21)) / mul(x)
b = (-s + math.sqrt(s**2 - (-4*(-m))))/-2
a = s - b
print(a,b) #15,5

我不知道根号,减法和求和函数的复杂性,所以我无法计算出这个解决方案的复杂性(如果有人知道,请在下面评论)。

其他回答

一个非常简单的Q2解决方案,我很惊讶没有人回答。用Q1的方法求两个缺失数字的和。我们用S表示它,那么缺失的数字中一个比S/2小另一个比S/2大(胡说)将从1到S/2的所有数字相加,并将其与公式的结果进行比较(类似于Q1中的方法),以找到缺失数字之间的较低者。用S减去它,找出缺失的更大的数。

这是个很简单的问题

void findMissing(){
    bool record[N] = {0};
    for(int i = 0; i < N; i++){
        record[bag[i]-1] = 1;
    }
    for(int i = 0; i < N; i++){
        if(!record[i]) cout << i+1 << endl;
    }
}

O(n)时间和空间复杂度

我不知道这是否有效,但我想建议这个解决方案。

计算这100个元素的xor 计算98个元素的xor(在2个元素被移除之后) 现在(1的结果)XOR(2的结果)给你两个缺失的no的XOR,如果a和b是缺失的元素 4.用常用的求和公式diff得到缺失的no的和,我们设diff是d。

现在运行一个循环,得到可能的对(p,q),它们都位于[1,100],和为d。

当获得一对时,检查(3的结果)是否XOR p = q 如果是,我们就完成了。

如果我错了,请纠正我,如果这是正确的,也请评论时间复杂性

也许这个算法可以解决问题1:

预计算前100个整数的xor (val=1^2^3^4....100) 对来自输入流的元素进行Xor (val1=val1^next_input) 最终的答案= val ^ val1

或者更好:

def GetValue(A)
  val=0
  for i=1 to 100
    do
      val=val^i
    done
  for value in A:
    do
      val=val^value 
    done
  return val

这个算法实际上可以扩展到两个缺失的数字。第一步还是一样。当我们调用缺少两个数字的GetValue时,结果将是a1^a2是缺少的两个数字。让说

跌倒 = a1^a2

Now to sieve out a1 and a2 from val we take any set bit in val. Lets say the ith bit is set in val. That means that a1 and a2 have different parity at ith bit position. Now we do another iteration on the original array and keep two xor values. One for the numbers which have the ith bit set and other which doesn't have the ith bit set. We now have two buckets of numbers, and its guranteed that a1 and a2 will lie in different buckets. Now repeat the same what we did for finding one missing element on each of the bucket.

你可以通过阅读Muthukrishnan的几页-数据流算法:谜题1:寻找缺失的数字来找到它。它准确地显示了您正在寻找的泛化。也许这就是面试官读到的内容,也是他提出这些问题的原因。


还请参阅sdcvvc的直接相关答案,其中还包括伪代码(万岁!没有必要阅读那些棘手的数学公式:)(谢谢,干得好!)