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1.5 高速找出机器故障
题目:如果一个机器仅仅存储一个标号为ID的记录,如果每份数据保存2个备份,这样就有2个机器存储了同样的数据。当中ID是小于10亿的整数。
问题1、在某个时间。假设得到一个数据文件ID的列表。
是否可以高速的找到这个表中仅出现一次的ID?即高速找出出现问题的机器存储的数据ID。
问题2、如果有两台机器死机呢?(如果同一个数据的俩个备份不会同一时候丢失。即列表中缺少的是两个不等的ID)
扩展题、假设全部的机子都有三个备份,也就是说同一ID的机子有三台。并且同一时候又有三台机子死机,还能用上面的方法解决吗?
假设有N台备份,又同一时候有N台机器死机呢?
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问题又一次阐述:
问题1、已知一个数组,数组中仅仅有一个数据是出现一遍的,其它数据都是出现两遍,我们要把这个数据找出来
问题2、已知一个数组,数组中有两个不同的数据都出现一遍,其它数据都是出现两遍,我们要把这两个数据找出来
问题3、已知一个数组,数组丢失了三个数据,我们要把这三个数据找出来
之后能够扩展到N个
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问题1、已知一个数组。数组中仅仅有一个数据是出现一遍的,其它数据都是出现两遍,我们要把这个数据找出来
方法一、使用计数排序(借助map)
思想:遍历整个ID列表,使用Map记录每一个ID出现的次数。之后。仅仅出现一次的ID为所求
时间复杂度O(N),空间复杂度O(N)
注:不用map。而用数组的话,空间复杂度会大于N(N表示有N个数),应该是10亿(ID的最大值可能为10亿)
缺点:空间复杂度太大,对已经出现过两次的ID仍要保存,但它已经不可能是出故障的机器了
方法二、仍使用计数排序,可是对已经出现过两次的ID不在存储
思想:遍历列表。对于每个ID。先检查hash表中是否有与之同样的ID
若有,则从Hash表中删除该ID。
否则,将该ID增加到hash表中。
这样,遍历完列表后。hash表中剩下的那一个元素即为所求ID。
时间复杂度O(N),空间复杂度最好为O(1),最坏为O(N)
方法三、利用异或运算(推荐使用)
思想:将列表中的全部ID异或,之后得到的值即为所求ID。
利用异或运算能够得到
X^X=0 X^Y=Z X^0=X
时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1)。在时间和空间上。基本已经达到最优。
缺点:前提是仅仅有一个ID出现一次。若出现多次,则不适合
方法四、利用 "不变量" (推荐使用)
思路:这里。全部ID的和为一个不变量,对如今剩下ID求和。全部ID的和与剩下ID的和之差即为所求ID。
时间复杂度:O(N)时间,空间复杂度O(1)
总结:使用异或 和 不变量 都已经非常优化。均能在仅仅遍历一次列表,仅仅需一个变量的条件下解决。
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问题2、已知一个数组。数组中有两个不同的数据都出现一遍。其它数据都是出现两遍,我们要把这两个数据找出来
题里面是丢失的是两个不同的数据,我们这里两种情况都考虑下
假设缺少的两个数字不同样。
方法:进行异或操作
思路:因为缺少的数不同。则最后异或的结果不为0。
- (1)对数组中全部的ID进行异或,结果为a
- (2)我们找到a的二进制表示中。最低一位为1的位置b
- (3)依据b位是否为1,将ID数组中的数分为两个数组,当中一个数组中的b位为1,还有一个队列中的b位为0。
- (注意。每一个数组中。除了那个仅仅出现一次的数外。其它数都是出现两次的。此时就能够在数组内使用异或操作)
- (4)然后对两个数组。分别进行异或操作,则将得到两个不为0的数字。即为所丢失的两个ID。
假设缺少的两个数字同样
(此时数组中全部ID都是成对出现。异或值还是为0,不能使用异或实现)
方法:能够使用不变量实现。丢失两个,生成两个方程,联立求值
-
1)首先计算出初始未丢失之前,全部ID之和。
-
(2)然后计算出丢失之后的ID之和,然后(1)(2)结果进行相减操作,得到方程x+ y = a。
- (3)利用丢失前后平方和之差,来与(2)进行联立,得到方程x * x + y * y = b。
- (4)对双方程进行联立,即能够求出终于的结果。
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问题3、已知一个数组,数组丢失了三个数据,我们要把这三个数据找出来
之后能够扩展到N个
方法一:我们须要建立三/N个方程,求出这些都是的数
此时,当方程为N时,要求N个方程可不好求
方法二:使用计数排序 + 计数值达到A时Map不在存储
这时。终于能够得到这几个数
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