【最大公约数 并集查找 调和级数】1998. 数组的最大公因数排序
本文涉及知识点
最大公约数 并集查找 调和级数
LeetCode1998. 数组的最大公因数排序
给你一个整数数组 nums ,你可以在 nums 上执行下述操作 任意次 :
如果 gcd(nums[i], nums[j]) > 1 ,交换 nums[i] 和 nums[j] 的位置。其中 gcd(nums[i], nums[j]) 是 nums[i] 和 nums[j] 的最大公因数。
如果能使用上述交换方式将 nums 按 非递减顺序 排列,返回 true ;否则,返回 false 。
示例 1:
输入:nums = [7,21,3]
输出:true
解释:可以执行下述操作完成对 [7,21,3] 的排序:
- 交换 7 和 21 因为 gcd(7,21) = 7 。nums = [21,7,3]
- 交换 21 和 3 因为 gcd(21,3) = 3 。nums = [3,7,21]
示例 2:
输入:nums = [5,2,6,2]
输出:false
解释:无法完成排序,因为 5 不能与其他元素交换。
示例 3:
输入:nums = [10,5,9,3,15]
输出:true
解释:
可以执行下述操作完成对 [10,5,9,3,15] 的排序: - 交换 10 和 15 因为 gcd(10,15) = 5 。nums = [15,5,9,3,10]
- 交换 15 和 3 因为 gcd(15,3) = 3 。nums = [3,5,9,15,10]
- 交换 10 和 15 因为 gcd(10,15) = 5 。nums = [3,5,9,10,15]
提示:
1 <= nums.length <= 3 * 104
2 <= nums[i] <= 105
并集查找(并查集)
vIndexs[x] 记录 x的最大下标。
一,值相同的连通。只需要和前一个下标连通,不需要连通所有下标。比如:i1,i2,i3。只需要: i 1 ← i 2 , i 2 ← i 3 i1\leftarrow i2,i2 \leftarrow i3 i1←i2,i2←i3,不需要 i 3 ← i 1 i3 \leftarrow i1 i3←i1。
二,从2开始枚举x,x不必在nums中存在。连通x的倍数。
三,各连通区域的数放在向量中。
四,个向量排序,逆序。
五,根据nums[i]所处的连通区域从向量尾取数据。
六,检查取出的数据是否非降序。
代码
核心代码
class CUnionFind
{
public:CUnionFind(int iSize) :m_vNodeToRegion(iSize){for (int i = 0; i < iSize; i++){m_vNodeToRegion[i] = i;}m_iConnetRegionCount = iSize;} CUnionFind(vector<vector<int>>& vNeiBo):CUnionFind(vNeiBo.size()){for (int i = 0; i < vNeiBo.size(); i++) {for (const auto& n : vNeiBo[i]) {Union(i, n);}}}int GetConnectRegionIndex(int iNode){int& iConnectNO = m_vNodeToRegion[iNode];if (iNode == iConnectNO){return iNode;}return iConnectNO = GetConnectRegionIndex(iConnectNO);}void Union(int iNode1, int iNode2){const int iConnectNO1 = GetConnectRegionIndex(iNode1);const int iConnectNO2 = GetConnectRegionIndex(iNode2);if (iConnectNO1 == iConnectNO2){return;}m_iConnetRegionCount--;if (iConnectNO1 > iConnectNO2){UnionConnect(iConnectNO1, iConnectNO2);}else{UnionConnect(iConnectNO2, iConnectNO1);}}bool IsConnect(int iNode1, int iNode2){return GetConnectRegionIndex(iNode1) == GetConnectRegionIndex(iNode2);}int GetConnetRegionCount()const{return m_iConnetRegionCount;}vector<int> GetNodeCountOfRegion()//各联通区域的节点数量{const int iNodeSize = m_vNodeToRegion.size();vector<int> vRet(iNodeSize);for (int i = 0; i < iNodeSize; i++){vRet[GetConnectRegionIndex(i)]++;}return vRet;}std::unordered_map<int, vector<int>> GetNodeOfRegion(){std::unordered_map<int, vector<int>> ret;const int iNodeSize = m_vNodeToRegion.size();for (int i = 0; i < iNodeSize; i++){ret[GetConnectRegionIndex(i)].emplace_back(i);}return ret;}
private:void UnionConnect(int iFrom, int iTo){m_vNodeToRegion[iFrom] = iTo;}vector<int> m_vNodeToRegion;//各点所在联通区域的索引,本联通区域任意一点的索引,为了增加可理解性,用最小索引int m_iConnetRegionCount;
};class Solution {
public:bool gcdSort(vector<int>& nums) {m_c = nums.size();const int iMax = *std::max_element(nums.begin(), nums.end());vector<int> vIndexs(iMax + 1, -1);CUnionFind uf(m_c);for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {int& index = vIndexs[nums[i]];if (-1 != index) {uf.Union(i, index);}index = i;}for (int x = 2; x <= iMax; x++) {int iPre = vIndexs[x];for (int y =x*2; y <= iMax; y += x) {if (-1 == vIndexs[y]) { continue; }if( -1 != iPre ){ uf.Union(iPre, vIndexs[y]); }iPre = vIndexs[y];}}unordered_map<int, vector<int>> mNodes;for (int i = 0; i < m_c; i++) {mNodes[uf.GetConnectRegionIndex(i)].emplace_back(nums[i]);}for (auto& [tmp, v] : mNodes) {sort(v.begin(), v.end(), std::greater<>());}vector<int> vRet;for (int i = 0; i < m_c; i++) {auto& v = mNodes[uf.GetConnectRegionIndex(i)];vRet.emplace_back(v.back());v.pop_back();}for (int i = 1; i < m_c; i++) {if (vRet[i] < vRet[i - 1]) { return false; }}return true;}int m_c;
};
测试用例
template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{if (v1.size() != v2.size()){assert(false);return;}for (int i = 0; i < v1.size(); i++){assert(v1[i] == v2[i]);}
}template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{assert(t1 == t2);
}int main()
{vector<int> nums;{Solution slu;nums = { 5,2,6,2 };auto res = slu.gcdSort(nums);Assert(false, res);}{Solution slu;nums = { 10, 3, 9, 6, 8 };auto res = slu.gcdSort(nums);Assert(true, res);}{Solution slu;nums = { 7,21,3 };auto res = slu.gcdSort(nums);Assert(true, res);}{Solution slu;nums = { 10,5,9,3,15 };auto res = slu.gcdSort(nums);Assert(true, res);}
}

扩展阅读
视频课程
有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适),可以先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771
如何你想快速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176
相关下载
想高屋建瓴的学习算法,请下载《喜缺全书算法册》doc版
https://download.csdn.net/download/he_zhidan/88348653
| 我想对大家说的话 |
|---|
| 闻缺陷则喜是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。 |
| 子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。 |
| 如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛 |
测试环境
操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

相关文章:
【最大公约数 并集查找 调和级数】1998. 数组的最大公因数排序
本文涉及知识点 最大公约数 并集查找 调和级数 LeetCode1998. 数组的最大公因数排序 给你一个整数数组 nums ,你可以在 nums 上执行下述操作 任意次 : 如果 gcd(nums[i], nums[j]) > 1 ,交换 nums[i] 和 nums[j] 的位置。其中 gcd(nums…...
iOS实现一个高性能的跑马灯
效果图 该跑马灯完全通过CATextLayer 实现,轻量级,并且通过 系统的位移动画实现滚动效果,避免了使用displaylink造成的性能瓶颈,使用系统动画,系统自动做了很多性能优化,实现更好的性能,并使用…...
MySQL的视图、存储过程、触发器
视图 介绍 视图是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在,行和列数据来自定义视图的查询中使用的表,并且是在使用视图时动态生成的。通俗的讲,视图只保存了查询的SQL逻辑,不保存查询结果。所以我们在创建视图的时…...
【图像特征点匹配】
图像特征点匹配 图像特征点匹配是计算机视觉中的一项关键技术,它涉及在两个或多个图像之间寻找并匹配具有独特属性的点,这些点被称为特征点。 立体视觉:通过匹配同一场景的不同视角图像中的特征点,可以重建场景的三维结构。物体识别:通过匹配物体表面的特征点,可以识别和…...
GZIPOutputStream JSON压缩
一、背景 小王瞥了一眼历史记录表,不禁惊呼:“这表怎么这么大?”同事们闻声纷纷围拢过来查看。仔细一瞧,发现这个表的大小竟然超过了3G。主管随即指示小王打开相应的表数据检查,发现其中存储了用户的权限信息…...
毫米波雷达原理(含代码)(含ARS548 4D毫米波雷达数据demo和可视化视频)
毫米波雷达原理 1. 传统毫米波雷达1.1 雷达工作原理1.2 单目标距离估计1.3 单目标速度估计1.4 单目标角度估计1.5 多目标距离估计1.6 多目标速度估计1.7多目标角度估计1.7 总结 3. FMCW雷达数据处理算法4. 毫米波雷达的目标解析(含python代码)5. ARS548 4D毫米波雷达数据demo(含…...
3.1 Gateway之路由请求和转发
1.依赖坐标 <!--网关--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId></dependency><!--服务注册和发现--><dependency><groupId>com.alibab…...
人脸识别开源算法库和开源数据库
目录 1. 人脸识别开源算法库 1.1 OpenCV人脸识别模块 1.2 Dlib人脸识别模块 1.3 SeetaFace6 1.4 DeepFace 1.5 InsightFace 2. 人脸识别开源数据库 2.1 CelebA 2.2 LFW 2.3 MegaFace 2.4 Glint360K 2.5 WebFace260M 人脸识别 (Face Recognition) 是一种基于人的面部…...
Excel 中用于在一个范围中查找特定的值,并返回同一行中指定列的值 顺序不一样 可以处理吗
一、需求 Excel 中,在一列(某范围内)查找另一列特定的值,并返回同一行中另一指定列的值, 查找列和返回列的顺序不一样 二、 实现 1、下面是一个使用 INDEX 和 MATCH 函数的例子: 假设你有以下数据&…...
MySql-日期分组
一、分别统计各时间各类型数据条数 数据库的 request_time字段 数据类型:timestamp 默认值:CURRENT_TIMESTAMP 例子: 2024-01-26 08:25:48 原数据: 1、将数据按照日期(年月日)形式输出 按照request_…...
有哪些方法可以在运行时动态生成一个Java类?
使用 Java 反射 API🚩: Java 的反射 API 允许在运行时查询和操作类和对象。虽然反射 API 本身不直接提供生成新类的功能,但可以用于动态调用构造函数、方法和访问字段,这在某些情况下可以作为动态生成类的一部分。 字节码操作库&…...
JAVA两个线程交替打印实现
方案1 Semaphore 机制 通过信息号机制来 协调两个线程,一个线程打印后,给另一个线程释放一个信号量 Semaphore semaphorea new Semaphore(1);Semaphore semaphoreb new Semaphore(0);Thread threada new Thread(new Runnable() {Overridepublic void…...
【C语言】学习C语言
C语言简介 C语言是一门十分流行的编程语言,由美国贝尔实验室的 Dennis Ritchie 在 20 世纪 70 年代开发。 C语言具有高效、可移植、灵活、简单等特点,被广泛应用于操作系统、编译器、数据库、图形界面、嵌入式系统、网络通信、游戏等领域。 本文将带你…...
C 深入指针(2)
目录 1 野指针 1.1 成因 1.2 如何规避野指针 2 assert 断言 2.1 用法 2.2 assert 的优点 2.1 assert 的缺点 3 小注解 3.1 Debug 和 Release 1 野指针 【概念】: 野指针就是指针指向的位置是不可知的(随机的、不正确的、没有明确限制的&#…...
FileLink跨网文件交换,推动企业高效协作|半导体行业解决方案
随着信息技术的迅猛发展,全球信息产业已经迎来了前所未有的繁荣与变革。在这场科技革命中,半导体作为信息产业的基础与核心,其重要性日益凸显,半导体的应用场景和市场需求将进一步扩大。 然而,在这一繁荣的背后&#x…...
代码随想录day56 | 动态规划P16 | ● 583. ● 72. ● 编辑距离总结篇
583. 两个字符串的删除操作 给定两个单词 word1 和 word2 ,返回使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数。 每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。 示例 1: 输入: word1 "sea", word2 "eat" 输出: 2 解释: 第一步将 &quo…...
ASP.NET网络在线考试系统
摘 要 随着计算机技术的发展和互联网时代的到来,人们已经进入了信息时代,也有人称为数字化时代。数在数字化的网络环境下,学生希望得到个性化的满足,根据自己的情况进行学习,同时也希望能够得到科学的评价,…...
天锐绿盾 | 办公加密系统,源代码防泄密、源代码透明加密、防止开发部门人员泄露源码
天锐绿盾作为一款专注于数据安全与防泄密的专业解决方案,它确实提供了针对源代码防泄密的功能,帮助企业保护其核心的知识产权。 PC地址: https://isite.baidu.com/site/wjz012xr/2eae091d-1b97-4276-90bc-6757c5dfedee 以下是天锐绿盾可能采…...
Day1| Java基础 | 1 面向对象特性
Day1 | Java基础 | 1 面向对象特性 基础补充版Java中的开闭原则面向对象继承实现继承this和super关键字修饰符Object类和转型子父类初始化顺序 多态一个简单应用在构造方法中调用多态方法多态与向下转型 问题回答版面向对象面向对象的三大特性是什么?多态特性你是怎…...
Spring 事务失效的几种情况
目录 1. 事务方法不是public 2. 自调用问题 3. 异常处理不当 4. 数据源或事务管理器配置错误 5. 事务传播行为不当 6. 代理方式不正确 7. 事务同步问题 1. 事务方法不是public 在Spring中,默认情况下,只有public方法上的Transactional注解才会被代…...
微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...
51c自动驾驶~合集58
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13967107 #CCA-Attention 全局池化局部保留,CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展 琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制(CCA-Attention),…...
《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一)
CSI-2 协议详细解析 (一) 1. CSI-2层定义(CSI-2 Layer Definitions) 分层结构 :CSI-2协议分为6层: 物理层(PHY Layer) : 定义电气特性、时钟机制和传输介质(导线&#…...
基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件
1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹,并新增内容 3.创建package文件夹...
macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用
文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台(Launchpad)多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显,都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...
三体问题详解
从物理学角度,三体问题之所以不稳定,是因为三个天体在万有引力作用下相互作用,形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发,列出具体的运动方程,并说明为何这个系统本质上是混沌的,无法得到一般解…...
零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式
第四部分:行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习!行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想:使多个对象都有机会处…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
QT3D学习笔记——圆台、圆锥
类名作用Qt3DWindow3D渲染窗口容器QEntity场景中的实体(对象或容器)QCamera控制观察视角QPointLight点光源QConeMesh圆锥几何网格QTransform控制实体的位置/旋转/缩放QPhongMaterialPhong光照材质(定义颜色、反光等)QFirstPersonC…...
WPF八大法则:告别模态窗口卡顿
⚙️ 核心问题:阻塞式模态窗口的缺陷 原始代码中ShowDialog()会阻塞UI线程,导致后续逻辑无法执行: var result modalWindow.ShowDialog(); // 线程阻塞 ProcessResult(result); // 必须等待窗口关闭根本问题:…...
