文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (287)-- 算法导论21.2 6题

2024-06-23 16:52

本文主要是介绍文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (287)-- 算法导论21.2 6题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

六、假设对 UNION 过程做一个简单的改动,在采用链表表示中拿掉让集合对象的 tail 指针总指向每个表的最后一个对象的要求。无论是使用还是不使用加权合并启发式策略,这个修改不应该改变 UNION 过程的渐近运行时间。(提示:而不是把一个表链接到另一个表后面,将它们拼接在一起。)如果要写代码,请用go语言。

文心一言:

在并查集(Union-Find)数据结构中,UNION 过程通常用于合并两个集合。传统的 UNION 操作会维护一个指向每个集合最后一个元素的 tail 指针,以便于在合并时快速找到最后一个元素并修改其指针。但是,如果我们不强制 tail 指针总是指向最后一个元素,我们仍然可以通过其他方式有效地合并集合,而不会改变渐近运行时间。

以下是一个使用 Go 语言实现的并查集结构,其中不包括强制 tail 指针指向最后一个元素的逻辑。我们将使用父指针(parent pointers)的方法来表示集合,并使用一个额外的数组(或映射)来存储集合的代表元素(通常是根节点)。

package mainimport ("fmt"
)type UnionFind struct {parent []intrank   []int // 可以用来优化加权合并启发式策略// 不需要 tail 指针,因为我们通过遍历或递归找到集合的代表元素
}func NewUnionFind(n int) *UnionFind {return &UnionFind{parent: make([]int, n),rank:   make([]int, n),}
}// 初始化每个元素的父节点为其自身,代表它是集合的代表元素
func (uf *UnionFind) Initialize(n int) {for i := 0; i < n; i++ {uf.parent[i] = iuf.rank[i] = 1 // 如果使用加权合并启发式策略}
}// 查找元素 x 的根节点(集合的代表元素)
func (uf *UnionFind) Find(x int) int {if uf.parent[x] != x {uf.parent[x] = uf.Find(uf.parent[x]) // 路径压缩优化}return uf.parent[x]
}// 合并两个集合,包含元素 x 和 y
func (uf *UnionFind) Union(x, y int) {rootX := uf.Find(x)rootY := uf.Find(y)if rootX == rootY {return // 已经是同一个集合}// 使用加权合并启发式策略(如果需要)if uf.rank[rootX] > uf.rank[rootY] {uf.parent[rootY] = rootX} else if uf.rank[rootX] < uf.rank[rootY] {uf.parent[rootX] = rootY} else {uf.parent[rootY] = rootXuf.rank[rootX]++ // 打破平级关系}
}func main() {uf := NewUnionFind(10)uf.Initialize(10)uf.Union(1, 2)uf.Union(3, 4)uf.Union(1, 5)uf.Union(5, 6)uf.Union(4, 9)uf.Union(5, 9)// 打印集合的代表元素(例如,通过遍历所有元素并打印它们的根)for i := 0; i < 10; i++ {fmt.Printf("Element %d belongs to set with representative %d\n", i, uf.Find(i))}
}

在这个实现中,我们没有使用 tail 指针,而是依赖于 Find 函数来找到集合的代表元素。我们使用路径压缩技术来优化 Find 函数的性能。此外,如果使用了加权合并启发式策略,我们还维护了一个 rank 数组来记录每个集合的大小(或秩),以便于在合并时决定哪个集合应该成为另一个集合的父集合。

注意,尽管没有 tail 指针,但渐近运行时间对于 UNION 操作仍然是线性的(在采用路径压缩优化时),因为每个元素在合并过程中最多被压缩一次。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讯飞星火:

在Go语言中,我们可以使用切片(slice)来代替链表。切片是一种动态的、灵活的、强大的序列数据结构,可以看作是数组的一种扩展。切片和数组非常相似,但是切片的长度可以在运行时改变,而数组的长度是固定的。

以下是一个简单的示例,展示了如何使用Go语言的切片来实现集合的并集操作:

package mainimport "fmt"func union(s1, s2 []int) []int {m := make(map[int]bool)for _, v := range s1 {m[v] = true}for _, v := range s2 {m[v] = true}result := make([]int, 0, len(m))for k := range m {result = append(result, k)}return result
}func main() {s1 := []int{1, 2, 3, 4, 5}s2 := []int{4, 5, 6, 7, 8}fmt.Println(union(s1, s2)) // 输出: [1 2 3 4 5 6 7 8]
}

在这个示例中,我们首先创建了一个映射(map),然后遍历两个切片,将每个元素添加到映射中。由于映射的键是唯一的,所以重复的元素只会被添加一次。最后,我们创建了一个新的切片,包含了映射的所有键,这就是我们的并集结果。

360智脑:

在原本的 UNION 过程中,尾部指针(tail pointer)用于快速访问每个集合的最后一个元素,以便在合并集合时能够直接连接后一个集合。如果我们移除这个要求,那么在合并集合时,我们需要遍历整个前一个集合以找到最后一个元素,这会增加合并操作的时间复杂度。

然而,题目指出我们不需要改变 UNION 过程的渐近运行时间。这意味着尽管我们移除了 tail 指针,但在实现上我们仍然需要保证合并操作的时间复杂度不变。

下面是一种可能的实现方式:

type UnionFind struct {size int // 集合大小root []int // 根节点数组
}func NewUnionFind(n int) *UnionFind {return &UnionFind{size: n, root: make([]int, n)}
}// 查找操作,返回根节点索引
func (uf *UnionFind) Find(x int) int {if uf.root[x] != x {uf.root[x] = uf.Find(uf.root[x])}return uf.root[x]
}// 合并操作,不再使用tail指针,而是遍历前面的集合来找到最后一个节点
func (uf *UnionFind) Union(x, y int) {// 获取两个集合的根节点rootX := uf.Find(x)rootY := uf.Find(y)// 如果两个节点已经属于同一个集合,则无需任何操作if rootX == rootY {return}// 将根节点值较小的集合合并到值较大的集合中if uf.size[rootX] < uf.size[rootY] {uf.root[rootX] = rootYuf.size[rootY] += uf.size[rootX]} else {uf.root[rootY] = rootXuf.size[rootX] += uf.size[rootY]}
}

在这个例子中,root 数组用来存储每个元素的根节点,而 size 用来记录每个集合的大小。Find 函数用于查找给定元素的集合根节点,而 Union 函数执行合并操作。

请注意,上述代码中的 sizeroot 都是类成员变量,因此在实际应用中,你需要确保对这些变量的访问是同步安全的(例如通过加锁或其他并发控制机制),除非你在单线程环境中使用该数据结构。此外,为了简化示例,这里没有实现权重平衡策略。在实际使用中,你可能需要考虑使用某种权重平衡策略来改善性能。

智谱清言:

如果我们要修改 UNION 过程,在不改变其渐近运行时间的前提下去掉让集合对象的 tail 指针总指向每个表的最后一个对象的要求,我们可以采用一种不同的链接方式。在这种方式中,我们不需要维持每个集合的尾部指针,而是可以简单地将两个链表的头节点连接起来。以下是一个使用 Go 语言实现的示例:

package main
import ("fmt"
)
// ListNode 链表节点结构
type ListNode struct {Value    interface{}Next     *ListNodePrev     *ListNode
}
// Union 实现并集操作,将 list2 合并到 list1 中
func Union(list1, list2 *ListNode) *ListNode {if list1 == nil {return list2}if list2 == nil {return list1}// 找到 list1 和 list2 的尾部tail1 := list1for tail1.Next != nil {tail1 = tail1.Next}tail2 := list2for tail2.Next != nil {tail2 = tail2.Next}// 将 list2 的尾部连接到 list1 的尾部tail1.Next = tail2tail2.Prev = tail1return list1
}
// 打印链表函数
func printList(l *ListNode) {current := lfor current != nil {fmt.Println(current.Value)current = current.Next}
}
func main() {// 创建链表 1list1 := &ListNode{Value: 1, Next: nil, Prev: nil}list1.Next = &ListNode{Value: 2, Next: nil, Prev: list1}list1.Next.Next = &ListNode{Value: 3, Next: nil, Prev: list1.Next}// 创建链表 2list2 := &ListNode{Value: 4, Next: nil, Prev: nil}list2.Next = &ListNode{Value: 5, Next: nil, Prev: list2}// 合并链表unionedList := Union(list1, list2)// 打印合并后的链表printList(unionedList)
}

在这个实现中,我们不再关心每个链表的尾部指针,而是在合并时直接将第二个链表的尾部连接到第一个链表的尾部。这样做不会改变 UNION 过程的渐近运行时间,因为我们仍然只遍历了每个链表一次。

需要注意的是,这个实现假设链表节点中包含了 Prev 指针,这样我们才能将 list2 的尾部连接到 list1 的尾部。如果链表节点中没有 Prev 指针,我们需要另外一种方法来连接这两个链表的尾部。

天工:

在Go语言中,我们通常使用切片(slice)或者自定义的链表结构体来实现链表。在这个问题中,我们将创建一个简单的链表结构体,并展示如何在不使用尾指针的情况下执行UNION操作。

首先,我们需要定义一个链表节点结构体:

type Node struct {Value intNext  *Node
}

然后,我们可以创建一个函数来合并两个链表,而不使用尾指针。这里的关键是遍历第一个链表,将第二个链表的节点插入到第一个链表的每个节点之后:

func Union(list1 *Node, list2 *Node) *Node {current := list1for current != nil && list2 != nil {next := current.Nextcurrent.Next = list2list2 = list2.Nextcurrent = current.Nextcurrent.Next = nextif next == nil {break}current = next}return list1
}

在这个函数中,current变量跟踪第一个链表中的当前节点,而next变量保存current的下一个节点。我们首先将list2的第一个节点插入到current之后,然后将list2移动到下一个节点,重复这个过程直到其中一个链表被完全处理。

由于我们没有使用尾指针,我们不需要额外的空间来存储它,这使得我们的代码更加简洁。然而,这种合并操作的时间复杂度仍然是O(n),其中n是第一个链表的长度,因为我们最多遍历第一个链表一次。

需要注意的是,这种方法可能会破坏原始链表的结构,因为我们在原地将第二个链表插入到第一个链表中。如果你需要保持原始链表不变,你可能需要复制节点或者创建新的节点。

最后,为了完整性,我们可以添加一个函数来打印链表的值:

func PrintList(head *Node) {current := headfor current != nil {fmt.Printf("%d -> ", current.Value)current = current.Next}fmt.Println("nil")
}

通过这种方式,我们可以在不使用尾指针的情况下执行UNION操作,同时保持渐近运行时间不变。

灵小智:

对于这个问题,可以通过将两个链表拼接在一起来实现 UNION 过程的简单修改,而不是将一个表链接到另一个表的末尾。这样的修改不会改变 UNION 过程的渐近运行时间。

以下是一个示例的Go语言代码,展示了如何实现这种修改:

package mainimport "fmt"type Node struct {Value intNext  *Node
}func Union(list1, list2 *Node) *Node {if list1 == nil {return list2}if list2 == nil {return list1}// 找到第一个链表的最后一个节点current := list1for current.Next != nil {current = current.Next}// 将第二个链表连接到第一个链表的末尾current.Next = list2return list1
}func main() {// 创建第一个链表: 1 -> 2 -> 3node1 := &Node{Value: 1}node2 := &Node{Value: 2}node3 := &Node{Value: 3}node1.Next = node2node2.Next = node3// 创建第二个链表: 4 -> 5node4 := &Node{Value: 4}node5 := &Node{Value: 5}node4.Next = node5// 调用Union函数将两个链表合并result := Union(node1, node4)// 打印合并后的链表current := resultfor current != nil {fmt.Print(current.Value, " ")current = current.Next}
}

这段代码演示了如何将两个链表拼接在一起,而不改变UNION过程的渐近运行时间。

chatgpt:

在使用链表表示进行 UNION 操作时,如果移除了让集合对象的 tail 指针总指向每个表的最后一个对象的要求,并且采用拼接方式而不是链接到末尾方式,这样的修改确实不会改变 UNION 过程的渐近运行时间。

下面是使用 Go 语言实现这个修改后的简单代码示例:

package mainimport ("fmt"
)type Node struct {Value intNext  *Node
}type Set struct {Head *Node
}func MakeSet(x int) Set {return Set{Head: &Node{Value: x,Next:  nil,},}
}func FindSet(x int, sets []Set) int {for i := range sets {node := sets[i].Headfor node != nil {if node.Value == x {return i // 返回所属集合索引}node = node.Next}}return -1 // 找不到对应元素返回 -1 表示错误
}func Union(x, y int, sets []Set) []Set {xIndex := FindSet(x, sets)yIndex := FindSet(y, sets)if xIndex != yIndex { // x 和 y 不在同一集合中才需要合并// 将两个集合拼接在一起,将y所在集合所有元素添加到x所在集合中即可if sets[xIndex].Head == nil { // 如果x所在集合为空,则直接将y所在集合赋给xsets[xIndex].Head = sets[yIndex].Head} else {// 找到x所在集合的最后一个节点node := sets[xIndex].Headfor node.Next != nil {node = node.Next}// 将y所在集合添加到x所在集合的末尾node.Next = sets[yIndex].Head}// 删除y所在的集合sets = append(sets[:yIndex], sets[yIndex+1:]...)}return sets
}func main() {set1 := MakeSet(1)set2 := MakeSet(2)set3 := MakeSet(3)sets := []Set{set1, set2, set3}fmt.Println("Before Union:")for i, set := range sets {node := set.Headfmt.Printf("Set %d: ", i+1)for node != nil {fmt.Printf("%d ", node.Value)node = node.Next}fmt.Println()}unionSets := Union(2, 3, sets)fmt.Println("\nAfter Union:")for i, set := range unionSets {if set.Head == nil { // 集合为空时跳过打印操作,避免错误输出 nil 值continue }node := set.Headfmt.Printf("Set %d: ", i+1)for node != nil {fmt.Printf("%d ", node.Value)node = node.Next}fmt.Println()}
}

这段代码演示了拼接方式进行 UNION 操作,不改变渐近运行时间。

混元:

首先,我们需要理解题目中的 UNION 过程,即合并两个有序链表的过程。在这个过程中,我们通常会将一个链表的元素依次添加到另一个链表的末尾,从而得到一个新的有序链表。为了达到这个目的,我们通常需要维护一个尾指针(tail),以便快速定位到当前链表的末尾并插入新元素。

题目要求我们在不使用尾指针的情况下实现 UNION 过程,并且要求这个改动不影响 UNION 过程的渐近运行时间。这意味着我们需要找到一种方法,可以在不依赖尾指针的情况下高效地合并两个链表。

我们可以采用双指针的方法来实现这一点。具体来说,我们可以同时遍历两个链表,比较它们的元素大小,并将较小的元素添加到新链表中。然后移动较小元素所在链表的指针以及新链表的指针。这样,我们就可以在不使用尾指针的情况下完成链表的合并。

以下是使用 Go 语言实现的代码:

package mainimport ("fmt"
)type ListNode struct {Val  intNext *ListNode
}func unionLists(l1, l2 *ListNode) *ListNode {dummy := &ListNode{} // 创建一个哑节点作为新链表的头节点cur := dummy         // 使用 cur 指针跟踪新链表的末尾for l1 != nil && l2 != nil {if l1.Val < l2.Val {cur.Next = l1l1 = l1.Next} else {cur.Next = l2l2 = l2.Next}cur = cur.Next}// 如果其中一个链表已经遍历完,将另一个链表剩余部分直接添加到新链表的末尾if l1 != nil {cur.Next = l1} else {cur.Next = l2}return dummy.Next
}func main() {l1 := &ListNode{Val: 1, Next: &ListNode{Val: 3, Next: &ListNode{Val: 5}}}l2 := &ListNode{Val: 2, Next: &ListNode{Val: 4, Next: &ListNode{Val: 6}}}result := unionLists(l1, l2)for result != nil {fmt.Print(result.Val, " -> ")result = result.Next}
}

这段代码定义了一个名为 unionLists 的函数,它接受两个有序链表 l1l2 作为输入,并返回一个新的有序链表。在这个函数中,我们使用了双指针的方法来合并两个链表,而不依赖于尾指针。最后,我们在 main 函数中测试了这个函数的功能。

这篇关于文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (287)-- 算法导论21.2 6题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1087733

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

AI绘图怎么变现?想做点副业的小白必看!

在科技飞速发展的今天,AI绘图作为一种新兴技术,不仅改变了艺术创作的方式,也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式,帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具,可以扫描下方,免费获取 定制服务:个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如,姓氏头像在电商平台上非常受欢迎,

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

从去中心化到智能化:Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中,Web3和人工智能(AI)正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术,正相互交织,共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界,并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展,它基于去中心化的区块链技术,旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig