如何以更快的时间复杂度制作此代码

时间:2018-12-10 15:49:57

标签: python time-complexity

我需要编写一个包含带有两个数字的元组的列表的代码,例如[(1、2),(5、8),(1、3),(1、1),(3、6) ]。元组的第一个数字是事件开始的日期,第二个数字是事件结束的日期。此代码应返回同时发生的最大事件数,时间复杂度应为O(n)。我有问题的是时间复杂度。这是我可以编写的最省时的代码:

def divide_to_groups(calendar):
    if len(calendar) == 0:
        return 0

    def group_num(j, groups):    # takes index of group and list groups, returns last number of last tuple
        if isinstance(groups[j][-1], int):
            return groups[j][-1]
        else:
            return groups[j][-1][1]

    calendar = list(sorted(calendar))
    groups = [[calendar[0]]]

    for i in range(1, len(calendar)):

        for j in range(len(groups)):

            if group_num(j, groups) < calendar[i][0]:   # if previous group has time when current event begins
                groups[j].append(calendar[i])

                break
            elif j+1 == len(groups):
                groups.append([calendar[i]])

    return len(groups)

# Tests
def test_default():
    calendars = [
        [ ],
        [ (1, 2), (3, 3), (500, 800), (50, 56) ],
        [ (1, 2), (5, 8), (1, 3), (1, 1), (3, 6) ],
        [ (1, 1), (1, 50), (25, 75), (60, 100), (2, 3) ]
    ]

    answers = [ 0, 1, 3, 2 ]

    for i in range(len(calendars)):
        result = divide_to_groups(calendars[i])
        if result == answers[i]:
            print("[", i, "] OK.", sep="")
        else:
            print("[", i, "] Not OK. Expected ", answers[i], " but got ", result, ".", sep="")


if __name__ == '__main__':
    test_default()

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

如果N是您的活动数量。

在线性时间O(N)中,您可以在日历矩阵中用一个(或X标记)填充范围,其中列将是天,并对每列求和以查看一天中有多少事件D。

           1 2 .... 31
event1     x x x .....
event2       x x x ...
event3       x x .....
...
-----------------------
SUM        1 4 5 .....

然后计算最大索引i,其中SUM(D=i)最大。

您甚至可以直接编写sums(d)列表,而无需存储在中间矩阵中,只需使用范围结构即可。

要考虑的另一个问题是在该列中编码一年中的日期。日期库通常会为您提供您的日期是一年中的哪一天(1 <= d <= 366)。

祝你好运。