博客
关于我
1008 数组元素循环右移问题 (20 分)
阅读量:549 次
发布时间:2019-03-09

本文共 717 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了解决这个问题,我们需要将数组中的每个整数循环向右移M个位置,同时尽量减少移动数据的次数。通过数学优化,我们可以减少实际的移位次数,从而提高效率。

方法思路

  • 问题分析:我们需要将数组向右循环移位M次。但直接模拟M次移位会导致时间复杂度很高,尤其是当M很大时。因此,我们需要一种更高效的方法。
  • 数学优化:我们可以利用模运算来减少实际移位次数。具体来说,计算d = M % N,这样我们只需要将数组向右移d次,而不是M次。
  • 数组构造:通过一次性计算每个元素的新位置,构造新的数组。对于每个位置j,新数组中的元素是原数组中位置(j - d + N) % N的元素。
  • 解决代码

    n, m = map(int, input().split())a = list(map(int, input().split()))d = m % nif d == 0:    print(' '.join(map(str, a)))else:    new_a = []    for j in range(n):        pos = (j - d + n) % n        new_a.append(str(a[pos]))    print(' '.join(new_a))

    代码解释

  • 读取输入:首先读取输入的整数N和M,然后读取数组A。
  • 计算d:计算d = M % N,这样我们只需要将数组向右移d次。
  • 构造新数组:如果d为0,直接输出原数组;否则,构造新数组,其中每个位置j的元素是原数组中位置(j - d + N) % N的元素。
  • 输出结果:将新数组转换为字符串并输出。
  • 这种方法通过数学优化减少了移位次数,确保了在处理大M值时的效率。

    转载地址:http://uwesz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy最大值和最大值索引
    查看>>
    NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
    查看>>
    Numpy矩阵与通用函数
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
    查看>>
    nump模块
    查看>>
    Nutch + solr 这个配合不错哦
    查看>>
    NuttX 构建系统
    查看>>
    NutUI:京东风格的轻量级 Vue 组件库
    查看>>