以下非递归函数在升序整型顺序表中查找满足如下要求的两个元素,这两个元素之和在该顺序表中所有可能元素值对之和中最接近K,参数K是一个整数。函数返回值表示是否找到,参数x和y返回这两个元素的下标位置。
时间: 2024-02-25 08:56:41 浏览: 17
以下是一个可能的非递归函数实现:
```c
int findClosestSum(int* arr, int len, int k, int* x, int* y) {
int i = 0, j = len - 1;
int minDiff = INT_MAX; // 初始化为最大值
int found = 0; // 是否找到的标志位
while (i < j) {
int sum = arr[i] + arr[j];
int diff = abs(sum - k);
if (diff < minDiff) {
minDiff = diff;
*x = i;
*y = j;
found = 1;
}
if (sum < k) {
i++;
} else {
j--;
}
}
return found;
}
```
该函数的时间复杂度为 O(n),其中 n 是顺序表的长度。在函数内部,我们使用双指针法来维护当前可能的两个元素,计算它们的和以及与目标值 k 的差值,更新最小差值和对应的下标。在每次迭代中,根据当前两个元素的和与目标值 k 的大小关系来移动指针,直到找到最近的一对元素或者遍历完整个顺序表。
相关问题
使用数据结构在以下非递归函数在升序整型顺序表中查找满足如下要求的两个元素,这两个元素之和在该顺序表中所有可能元素值对之和中最接近K,参数K是一个整数。函数返回值表示是否找到,参数x和y返回这两个元素的下标
可以使用双指针法来解决这个问题。首先将顺序表中的元素按照升序排列。定义两个指针i和j,分别指向顺序表的第一个元素和最后一个元素。然后不断地将i和j向中间移动,每次计算当前i和j指向的元素之和与K的差的绝对值,如果比之前的最小差还要小,就更新最小差和对应的x、y下标。具体实现如下:
```c++
bool findClosestSum(int* a, int n, int k, int& x, int& y) {
if (n < 2) return false;
sort(a, a+n); // 对顺序表进行升序排序
int i = 0, j = n-1;
int minDiff = INT_MAX;
while (i < j) {
int sum = a[i] + a[j];
int diff = abs(sum - k);
if (diff < minDiff) {
minDiff = diff;
x = i;
y = j;
}
if (sum < k) {
i++;
} else {
j--;
}
}
return true;
}
```
其中,a是顺序表指针,n是顺序表中元素的个数,k是要求的和,x和y是返回的两个元素的下标。如果找到了满足要求的两个元素,返回true,否则返回false。
使用数据结构在以下非递归函数在升序整型顺序表中查找满足如下要求的两个元素,这两个元素之和在该顺序表中所有可能元素值对之和中最接近K,参数K是一个整数。函数返回值表示是否找到,参数x和y返回这两个元素的下标位置。
可以使用哈希表来优化上述算法,使时间复杂度降为 O(n)。
具体地,我们可以使用一个哈希表来记录顺序表中所有可能元素值对的和出现的次数。然后对于每对元素,我们计算它们的和与目标值 k 的差值,从哈希表中查找最接近差值的元素值对,更新最小差值和对应的下标。
以下是一个可能的实现:
```c
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>
typedef struct Node {
int val;
int freq;
struct Node* next;
} Node;
typedef struct {
int size;
Node** table;
} HashTable;
int hash(int val, int size) {
return (val % size + size) % size;
}
HashTable* createHashTable(int size) {
HashTable* ht = (HashTable*)malloc(sizeof(HashTable));
ht->size = size;
ht->table = (Node**)calloc(size, sizeof(Node*));
return ht;
}
void insert(HashTable* ht, int val) {
int index = hash(val, ht->size);
Node* node = ht->table[index];
while (node != NULL) {
if (node->val == val) {
node->freq++;
return;
}
node = node->next;
}
node = (Node*)malloc(sizeof(Node));
node->val = val;
node->freq = 1;
node->next = ht->table[index];
ht->table[index] = node;
}
int find(HashTable* ht, int val) {
int index = hash(val, ht->size);
Node* node = ht->table[index];
while (node != NULL) {
if (node->val == val) {
return node->freq;
}
node = node->next;
}
return 0;
}
void destroyHashTable(HashTable* ht) {
for (int i = 0; i < ht->size; i++) {
Node* node = ht->table[i];
while (node != NULL) {
Node* temp = node;
node = node->next;
free(temp);
}
}
free(ht->table);
free(ht);
}
int findClosestSum(int* arr, int len, int k, int* x, int* y) {
HashTable* ht = createHashTable(len * len);
int found = 0;
int minDiff = INT_MAX;
for (int i = 0; i < len; i++) {
for (int j = i + 1; j < len; j++) {
int sum = arr[i] + arr[j];
insert(ht, sum);
}
}
for (int i = 0; i < len; i++) {
for (int j = i + 1; j < len; j++) {
int sum = arr[i] + arr[j];
int diff = abs(sum - k);
int freq = find(ht, sum - diff);
if (freq > 0 && diff < minDiff) {
minDiff = diff;
*x = i;
*y = j;
found = 1;
}
}
}
destroyHashTable(ht);
return found;
}
```
该函数的时间复杂度为 O(n^2),其中 n 是顺序表的长度。在函数内部,我们首先使用哈希表记录所有可能的元素值对的和出现的次数。然后对于每对元素,我们计算它们的和与目标值 k 的差值,从哈希表中查找最接近差值的元素值对,更新最小差值和对应的下标。最后销毁哈希表。