该方法的实现是:ios
通常的算法是第一次遍历获得长度,第二次遍历取出中点。
而后就有人以为这个方法比传统的遍历2次更优。 ????
首先O(0.5n)和O(1.5n)的这个说法就有问题。
但今天我只讨论2个方法到底孰优孰劣。
废话不说先上结果:c++
0.00027776 s : find_mid 传统方法
0.000276798 s : find_mid_1
2.81981 s : find_mid 提升指针取得下一个元素的代价
2.81391 s : find_mid_1
#include <iostream> #include <thread> #include <sys/timeb.h> #include <time.h> #include <windows.h> using namespace std; class list { private: list *next = nullptr; public: int m_d; list* add(list* p) { next = p; return p; } list* get_next() { Sleep(delay); return next; } static int delay; }; int list::delay = 0; list* find_mid(list* ptr) { int len = 0; list *p_start = ptr; while (true) { if (!p_start) break; len++; p_start = p_start->get_next(); } len /= 2; p_start = ptr; while (len--) { p_start = p_start->get_next(); } return p_start; } list* find_mid_1(list* ptr) { list *p_s1 = ptr, *p_s2 = ptr; while (p_s2=p_s2->get_next()) { p_s2 = p_s2->get_next(); if (!p_s2) break; p_s1 = p_s1->get_next(); } return p_s1; } #define cal_time(fun,ptr) {\ QueryPerformanceCounter(&startCount);\ fun(ptr);\ QueryPerformanceCounter(&endCount);\ double elapsed = (double)(endCount.QuadPart - startCount.QuadPart) / freq.QuadPart;\ cout << elapsed<<" s : "<< #fun << endl;} int main() { int c = 1*1000; list * start = new list,*p; p = start; while (c--) { p = p->add(new list); p->m_d = c; } LARGE_INTEGER startCount; LARGE_INTEGER endCount; LARGE_INTEGER freq; QueryPerformanceFrequency(&freq); _ASSERT(find_mid_1(start) == find_mid(start)); cal_time(find_mid, start); cal_time(find_mid_1, start); list::delay = 1; cal_time(find_mid, start); cal_time(find_mid_1, start); return 0; }
其实这2种方法都是O(n),使用大O表示法不够精确,这种简单的算法直接数一下next的调用次数就能够知道都是1.5*len个get_next().find_mid_1 惟一的优点就是少用了一个 int len。因此性能提高实在少的可怜。算法
思路:其实也是用到了2个指针,其中一个走过的路程是另外一个的1/2。但千万不要使用一个+1另外一个+2。而是在前一个指针遍历的时候保存下来给另外一个指针。windows
list* find_mid_2(list* ptr) { list *p_s1 = ptr, *p_s2 = ptr, *tmp= ptr; int d = 1,t=1; int i = 0; while (true) { tmp = p_s2; for (int c=0; i < d; i++,c++) { p_s2 = p_s2->get_next(); if (!p_s2) { int len = c / 2; while (len--) { p_s1 = p_s1->get_next(); } return p_s1; } } d *= 2; p_s1 = tmp; } return p_s1; }
来看效果吧性能
最好状况
0.608294 s : find_mid
0.612391 s : find_mid_1
0.404288 s : find_mid_2最差状况
0.604105 s : find_mid
0.600299 s : find_mid_1
0.502341 s : find_mid_2spa
我估算须要(1,1.25)n个get_next()操做。指针