題目:某公司有幾萬名員工,請完成一個時間複雜度為O(n)的演算法對該公司員工的年齡作排序,可使用O(1)的輔助空間。
分析:排序是面試時經常被提及的一類題目,我們也熟悉其中很多種演算法,諸如插入排序、歸併排序、冒泡排序,快速排序等等。這些排序的演算法,要麼是O(n2)的,要麼是O(nlogn)的。可是這道題竟然要求是O(n)的,這裡面到底有什麼玄機呢。
題目特彆強調是對一個公司的員工的年齡作排序。員工的數目雖然有幾萬人,但這幾萬員工的年齡卻只有幾十種可能。上班早的人一般也要等到將近二十歲才上班,一般人再晚到了六七十歲也不得不退休。
由於年齡總共只有幾十種可能,我們可以很方便地統計出每一個年齡裡有多少名員工。舉個簡單的例子,假設總共有5個員工,他們的年齡分別是25、24、26、24、25。我們統計出他們的年齡,24歲的有兩個,25歲的也有兩個,26歲的一個。那麼我們根據年齡排序的結果就是:24、24、25、25、26,即在表示年齡的數組裡寫出兩個24、兩個25和一個26。
想明白了這種思路,我們就可以寫出如下代碼:
void SortAges(int ages[], int length){ if(ages == NULL || length <= 0) return; const int oldestAge = 99; int timesOfAge[oldestAge + 1]; for(int i = 0; i <= oldestAge; ++ i) timesOfAge[i] = 0; for(int i = 0; i < length; ++ i) { int age = ages[i]; if(age < 0 || age > oldestAge) throw new std::exception("age out of range."); ++ timesOfAge[age]; } int index = 0; for(int i = 0; i <= oldestAge; ++ i) { for(int j = 0; j < timesOfAge[i]; ++ j) { ages[index] = i; ++ index; } }}
在上面的代碼中,允許的範圍是0到99歲。數組timesOfAge用來統計每個年齡出現的次數。某個年齡出現了多少次,就在數組ages裡設定幾次該年齡。這樣就相當於給數組ages排序了。該方法用長度100的整數數組輔助空間換來了O(n)的時間效率。由於不管對多少人的年齡作排序,輔助數組的長度是固定的100個整數,因此它的空間複雜度是個常數,即O(1)。
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