Question

我试图解决this question：

众所周知，Varchas正在继续。所以FOC想要组织一个名为Finding Occurrence的活动。

任务很简单：

给定正整数的数组A [1 ... N]。会有Q查询。在查询中，您将获得一个整数。您需要找出给定数组中该整数的频率。

INPUT：

第一行输入包括整数N，即给定数组中的整数数。   下一行将包含N个空格分隔的整数。下一行将是Q，查询数量。   接下来的Q行将包含一个整数，你应该找出它。

输出：

为每个Query输出单个整数，它是给定整数的频率。

约束：

1·; = N＆LT; = 100000

1·; = Q＆LT; = 100000

0℃; = A [1] - ; = 1000000

这是我的代码：

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
    long long n=0;
    cin >> n;
    long long a[1000000];
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin >> a[i];
    }
    long long q=0;
    cin >> q;
    while (q--)
    {
        long long temp=0,counter=0;
        cin >> temp;
        for (int k=1;k<=n;k++)
        {
            if (a[k]==temp)
                counter++;
        }
        cout << "\n" << counter;
        temp=0;
        counter=0;
    }
    return 0;
}

但是，我遇到了超过时间限制＆＃39;错误。我怀疑这是由于无法处理数组中的大值。有人能告诉我如何处理如此大尺寸的阵列吗？

Answer 1

失败在算法本身，请注意，对于每个查询，您遍历整个数组。有100,000个查询和100,000个元素。这意味着在更糟糕的情况下，您将遍历100,000 * 100,000个元素= 10,000,000,000个元素，这些元素不会及时完成。如果您使用Big-O notation分析复杂性，那么您的算法为O(nq)，这对于此问题来说太慢了，因为n*q很大。

你应该做的是在进行任何查询之前计算得分，然后存储在一个数组中（这就是为什么给出了A[i]的范围。你应该能够这样做通过遍历数组一次。（提示：您不需要将输入存储到数组中，您可以直接计算）。

通过这样做，算法将只是O(n)，并且由于n足够小（根据经验，不到一百万是小的），它应该及时完成。< / p>

然后，您可以立即回答每个查询，使您的程序足够快，以便在时间限制之内。

您可以改进的另一件事是数组的数据类型。存储在该阵列中的值不会超过100万，因此您不需要使用更多内存的long long。您可以使用int。

Answer 2

您的算法效率低下。您将所有数字读入数组，然后通过数组线性搜索每个查询。

你应该做的是制作一系列计数。换句话说，如果您读取数字5，请执行count [5] ++。然后，对于每个查询，您只需从数组中返回计数。例如，阵列中有多少个5？答案：算[5]。

Answer 3

由于您的最大数量可以是10 ^ 6，我认为您的问题将超出内存限制，即使它适合时间。另一种解决方案是对数组进行排序（您可以使用STL排序函数在N * logN中进行排序），对于每个查询，您可以进行两次二进制搜索。第一个用于查找元素出现的第一个位置，第二个用于查找元素出现的最后位置，因此每个查询的答案将是lastPosition - firstPosition + 1.

处理大型数组时超时限制

3 个答案: