枚举
本页面将简要介绍枚举算法。
简介
枚举(英语:Enumerate)是基于已有知识来猜测答案的一种问题求解策略。
枚举的思想是不断地猜测,从可能的集合中一一尝试,然后再判断题目的条件是否成立。
要点
给出解空间
建立简洁的数学模型。
枚举的时候要想清楚:可能的情况是什么?要枚举哪些要素?
减少枚举的空间
枚举的范围是什么?是所有的内容都需要枚举吗?
在用枚举法解决问题的时候,一定要想清楚这两件事,否则会带来不必要的时间开销。
选择合适的枚举顺序
根据题目判断。比如例题中要求的是最大的符合条件的素数,那自然是从大到小枚举比较合适。
例题
以下是一个使用枚举解题与优化枚举范围的例子。
例题
一个数组中的数互不相同,求其中和为
解题思路
枚举两个数的代码很容易就可以写出来。
1 2 3 |
|
1 2 3 4 |
|
来看看枚举的范围如何优化。由于题中没要求数对是有序的,答案就是有序的情况的两倍(考虑如果 (a, b)
是答案,那么 (b, a)
也是答案)。对于这种情况,只需统计人为要求有顺序之后的答案,最后再乘上
不妨要求第一个数要出现在靠前的位置。代码如下:
1 2 3 |
|
1 2 3 4 |
|
不难发现这里已经减少了
我们可以在此之上进一步优化。
两个数是否都一定要枚举出来呢?枚举其中一个数之后,题目的条件已经确定了其他的要素(另一个数)的条件,如果能找到一种方法直接判断题目要求的那个数是否存在,就可以省掉枚举后一个数的时间了。较为进阶地,在数据范围允许的情况下,我们可以使用桶1记录遍历过的数。
1 2 3 4 5 6 |
|
1 2 3 4 5 |
|
复杂度分析
- 时间复杂度分析:对
数组遍历了一遍就能完成题目要求,当 足够大的时候时间复杂度为 。 - 空间复杂度分析:
。
习题
脚注
桶排序 以及 主元素问题 以及 Stack Overflow 上对桶数据结构的讲解(英文) ↩
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