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认出名人:从 LeetCode 277 中学习如何找 ta

闲谈

一、名人问题简介

在 LeetCode 的第 277 题中,我们需要解决一个有趣的问题:在一个派对中,有一个名人。名人与派对中的其他人不同,因为所有人都认识名人,但名人却不认识任何人。我们的任务是找出这位名人,并且只能询问两个人是否互相认识。

二、贪心算法

解决名人问题的贪心算法本质上是一个迭代过程,它从派对中的两个人开始,并根据他们的认识情况来逐步缩小名人候选人的范围。算法的核心步骤如下:

  1. 选择两个人,假设为 A 和 B。
  2. 如果 A 认识 B,那么 B 不可能是名人,因为名人不认识任何人。
  3. 如果 A 不认识 B,那么 A 不可能是名人,因为所有人都认识名人。
  4. 无论哪种情况,我们都可以排除掉其中一人。
  5. 重复以上步骤,直到只剩下一个人。这个人就是名人。

三、代码实现

以下是使用贪心算法解决名人问题的 Python 代码实现:

def find_celebrity(n):
    """
    Finds the celebrity in a party of n people.

    Args:
        n: The number of people in the party.

    Returns:
        The index of the celebrity, or -1 if no celebrity exists.
    """

    # Initialize two pointers, i and j, to the first two people in the party.
    i = 0
    j = 1

    # While both pointers are valid (i.e., within the range of 0 to n-1),
    # continue the loop.
    while i < n and j < n:
        # If i knows j, then j cannot be the celebrity.
        if knows(i, j):
            i = j + 1
        # If i does not know j, then i cannot be the celebrity.
        else:
            j = j + 1

    # After the loop, i points to a potential celebrity.
    # Check if i is indeed the celebrity by verifying that everyone knows i
    # and that i knows no one.
    celebrity = i
    for k in range(n):
        if k != celebrity and (not knows(k, celebrity) or knows(celebrity, k)):
            return -1

    return celebrity


def knows(a, b):
    """
    Returns True if person a knows person b, and False otherwise.

    Args:
        a: The index of person a.
        b: The index of person b.

    Returns:
        True if a knows b, and False otherwise.
    """

    # In a real-world scenario, this function would query a database or
    # perform some other operation to determine if a knows b.
    # For the purpose of this example, we assume that the knows() function
    # is implemented elsewhere and returns a boolean value.

    return True  # Replace this with the actual implementation of the knows() function.

四、时间复杂度分析

贪心算法解决名人问题的最坏时间复杂度为 O(n^2),其中 n 是派对中的人数。这是因为算法需要在最坏的情况下比较每个人与其他所有人,才能确定名人。然而,在平均情况下,算法的时间复杂度为 O(n),因为大多数情况下,我们能够在更少的比较次数后找到名人。

五、总结

贪心算法是解决名人问题的一种简单而有效的方法。它易于理解和实现,并且在平均情况下具有良好的性能。虽然它在最坏情况下的时间复杂度为 O(n^2),但对于大多数实际情况来说,它的性能已经足够好了。