java有没有什么算法筛选出一个数组中最近的两个点,且距离大于固定值e
时间: 2023-06-20 11:03:53 浏览: 51
可以使用蛮力法来解决这个问题,算法的时间复杂度为O(n^2)。
具体步骤如下:
1. 从数组中任选两个点P1(x1,y1)和P2(x2,y2)。
2. 计算P1和P2之间的距离d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)。
3. 如果d大于e,则将P1和P2作为最近的两个点。
4. 从数组中选取下一组点进行比较,重复步骤2-3,直到所有点都被比较过。
5. 返回最近的两个点。
这种方法虽然简单,但是时间复杂度较高,不适用于大规模数据的处理。如果需要处理大规模数据,可以使用更高效的算法如K-D Tree算法、分治法等。
相关问题
java有没有什么算法筛选出一个数组中最近的两个点,且距离大于固定值e,稍微简便的方法
可以使用以下的算法:
1. 将数组按照横坐标排序。
2. 定义一个最小距离变量,初始化为e。
3. 从左往右遍历数组,对于每个点,只需考虑它右边距离它最近的点。
4. 在遍历过程中,维护一个从上到下的滑动窗口,窗口内的点纵坐标相差不超过最小距离。
5. 对于每个点,只需在窗口内查找距离它最近的点,更新最小距离即可。
这个算法的时间复杂度为O(nlogn),其中排序的时间复杂度为O(nlogn),遍历的时间复杂度为O(n),窗口内查找距离最近的点的时间复杂度为O(logn)。
用java分治算法算出一个数组的最大子数组
分治算法是一种将问题划分为更小的子问题然后合并子问题的方法。在这个问题中,我们可以使用分治算法来找到一个数组的最大子数组。
首先,将原始数组划分为更小的子问题。我们可以从中间位置将数组分成两个子数组:左子数组和右子数组。然后,我们可以递归地将左子数组和右子数组分别划分为更小的子问题,直到问题规模变得足够小。
在每个子问题中,我们需要找到最大子数组。为了找到最大子数组,我们可以使用经典的"最大子数组问题"解决方法,即跨越中点的最大子数组,或者不跨越中点的最大子数组。我们可以计算出每个子数组的最大子数组,并将它们与中点的最大子数组进行比较。最后,我们返回最大的子数组作为结果。
以下是使用Java编写的分治算法来求解数组的最大子数组:
```java
public class MaxSubarray {
public static int[] findMaxSubarray(int[] nums) {
return findMaxSubarray(nums, 0, nums.length - 1);
}
private static int[] findMaxSubarray(int[] nums, int low, int high) {
if (low == high) {
return new int[]{low, high, nums[low]};
} else {
int mid = (low + high) / 2;
int[] leftSubarray = findMaxSubarray(nums, low, mid);
int[] rightSubarray = findMaxSubarray(nums, mid + 1, high);
int[] crossingSubarray = findMaxCrossingSubarray(nums, low, mid, high);
if (leftSubarray[2] >= rightSubarray[2] && leftSubarray[2] >= crossingSubarray[2]) {
return leftSubarray;
} else if (rightSubarray[2] >= leftSubarray[2] && rightSubarray[2] >= crossingSubarray[2]) {
return rightSubarray;
} else {
return crossingSubarray;
}
}
}
private static int[] findMaxCrossingSubarray(int[] nums, int low, int mid, int high) {
int leftSum = Integer.MIN_VALUE;
int sum = 0;
int maxLeft = mid;
for (int i = mid; i >= low; i--) {
sum += nums[i];
if (sum > leftSum) {
leftSum = sum;
maxLeft = i;
}
}
int rightSum = Integer.MIN_VALUE;
sum = 0;
int maxRight = mid + 1;
for (int i = mid + 1; i <= high; i++) {
sum += nums[i];
if (sum > rightSum) {
rightSum = sum;
maxRight = i;
}
}
return new int[]{maxLeft, maxRight, leftSum + rightSum};
}
}
```
以上就是使用Java编写的分治算法来求解数组的最大子数组。该算法具有良好的时间复杂度,并且可以有效地找到一个数组的最大子数组。
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