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【8.04更新】上海华为的一道关于指针方面的编程题

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我从网下下的一份华为笔试题大全里的题目:
int A[nSize],其中隐藏着若干0,其余非0整数,写一个函数int Func(int* A, int nSize),使A把0移至后面,非0整数移至 
数组前面并保持有序,返回值为原数据中第一个元素为0的下标。(尽可能不使用辅助空间且考虑效率及异常问题,注释规范且给出设计思路)

自己尝试做了下,以下是代码:
#include <iostream>
using namespace std;
/*
 * int A[nSize],其中隐藏着若干0,其余非0整数,写一个函数int Func(int* A, int nSize),使A把0移至后面,非0整数移至
 * 数组前面并保持有序,返回值为原数据中第一个元素为0的下标。(尽可能不使用辅助空间且考虑效率及异常问题,注释规范且给出设计思路)
 *
 */
int Func(int *A, int nSize) {
	int index = (nSize - 1);
	//由后往前
	while ((nSize--) >= 0) {
		if (*(A + nSize) == 0) {//为零,直接下标前移
			index = nSize;
			continue;
		}
		//否则拿前面的数据与自己相比较
		for (int i = 0; i < nSize; i++) {
			int last = *(A + nSize);
			int pre = *(A + i);
			if (pre == 0) {//直接交换,跳出for循环
				*(A + nSize) = pre;
				*(A + i) = last;
				index = nSize;
				break;
			}
			if (last > pre) {//排序交换
				*(A + nSize) = pre;
				*(A + i) = last;
				;//swap
			}
		}
	}
	return index;
}

int main(void) {
	const int intSize = 10;
	int A[intSize] = { 0, 4, 7, 2, 160, 0, 34, 21, 0, 19, 107 };
	cout << "The return value= " << Func(&A[0], intSize);
	return 0;
}


2010年5月20日更新:
优秀方案:
由第二页Turbo 编写
一个循环就搞掂了.
public static void main(String[] args) {   
    int[] a = { 0, 4, 7, 2, 160, 0, 34, 21, 0, 19, 107 };   
    int j = 0;   
    for (int i = 0; i < a.length; i++) {   
        if (a[i] == 0 && i != a.length - 1 && a[i + 1] != 0) {   
            a[j++] = a[i + 1];   
            a[i + 1] = 0;   
        }   
    }   
  
    System.out.println(Arrays.toString(a));   
}  

2010年8月4日更新:
Turbo 的代码确实有问题,如,将数组第一个元素置非1值,结果为[34, 21, 19, 107, 160, 0, 0, 0, 0, 0, 0],显然不对,这是我的审核没到位,感谢liaohui0719提出!
liaohui0719 写道
Turbo的代码有个小瑕疵,若第一个元素不为零,则逻辑会出问题。

应为:
public static void main(String[] args) {     

       int[] a = { 7, 2, 160,0, 0, 34, 21, 0, 19, 0,0,0,107 };   
 
       int j = -1;     

       for (int i = 0; i < a.length; i++) {     

           if(j==-1 && a[i]==0)
           {
               j=i;
           }

           if (a[i] == 0 && i != a.length - 1 && a[i + 1] != 0) {    
               a[j++] = a[i + 1];     
               a[i + 1] = 0;     
           }

       }     
    
       System.out.println(Arrays.toString(a)); 
}  


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评论
18 楼 liaohui0719 2010-08-02  
Turbo的代码有个小瑕疵,若第一个元素不为零,则逻辑会出问题。

应为:
public static void main(String[] args) {     

       int[] a = { 7, 2, 160,0, 0, 34, 21, 0, 19, 0,0,0,107 };   
 
       int j = -1;     

       for (int i = 0; i < a.length; i++) {     

           if(j==-1 && a[i]==0)
           {
               j=i;
           }

           if (a[i] == 0 && i != a.length - 1 && a[i + 1] != 0) {    
               a[j++] = a[i + 1];     
               a[i + 1] = 0;     
           }

       }     
    
       System.out.println(Arrays.toString(a)); 
}  
17 楼 benjiam 2010-07-21  
int[] a = { 0, 4, 7, 2, 160, 0, 34, 21, 0, 19, 107 };  
    int j = 0;
    int first = -1;
      
    for (int i = 0; i < a.length; ) {  
       if (a[i] == 0 )
       {
            if (first == -1)
            {
               first  = i;
            }
          i++;         
         
       }  else {
         a[j] = a[i];
         j++;
         i++;
        }
    } 
    for (; j < length; j++)
    {
       a[j] = 0;
    }
16 楼 benjiam 2010-07-21  
第二个算法是错误的
多个0 相近的情况
15 楼 Turbo 2010-05-20  
一个循环就搞掂了.
	public static void main(String[] args) {
		int[] a = { 0, 4, 7, 2, 160, 0, 34, 21, 0, 19, 107 };
		int j = 0;
		for (int i = 0; i < a.length; i++) {
			if (a[i] == 0 && i != a.length - 1 && a[i + 1] != 0) {
				a[j++] = a[i + 1];
				a[i + 1] = 0;
			}
		}

		System.out.println(Arrays.toString(a));
	}
14 楼 figure_he_he 2010-05-20  
<pre name="code" class="java"><pre name="code" class="java"> public static void maopao(int[] arra){

boolean flag=false;
int i=0;
int swap;
int length=arra.length-1;
boolean nozero=false;
boolean first=true;
int zeroIndex=-1;
while(i&lt;length){
int j=0;
nozero=true;
while(j&lt;arra.length-i-1){
if(arra[j]==0){
if(first){
first=false;
zeroIndex=j;
}
swap=arra[j+1];
arra[j+1]=arra[j];
arra[j]=swap;
nozero=false;

}
j++;

}
if(nozero){
break;
}
i++;
}
System.out.println(zeroIndex);

}</pre>
 </pre>
<p>冒泡实现:主要那个排序很难理解,按大小,还是原来顺序</p>
13 楼 pingqunnayang 2010-05-19  
<p>java实现</p>
<pre name="code" class="java"> static int z=0;
public static void main(String[] args){
int[] A={1,2,3,0,4,5,7,0,7,5,3,2,0,234,3,0,2,4};
// int len=A.length;
//     change(A,len-1);
// quickSort(A,0,A.length-1);
huawei(A);
    for(int a:A){
    System.out.print(a +",");
    }
   
}

public static void huawei(int[] array){
int len=array.length;
for(int i=0;i&lt;len;i++){
z++;
if(array[i]==0){
turns(array,i);
break;
}
}

}
public static void turns(int[] array,int i){
int len=array.length,temp;
int j=0;
for(;i&lt;len-1;i++){
                                 if(array[i+1]!=0){
           sort(array,i-j,i+1);
                }else{
          j++;
           }
}
}

public static void sort(int[] A,int i,int j){
int temp;
temp=A[i];
A[i]=A[j];
A[j]=temp;
    for(int a:A){
    }
}</pre>
<p> 17次  感觉还行</p>
<p> </p>
<p>1,2,3,4,0,5,7,0,7,5,3,2,0,234,3,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,0,7,0,7,5,3,2,0,234,3,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,7,0,0,7,5,3,2,0,234,3,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,7,7,0,0,5,3,2,0,234,3,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,7,7,5,0,0,3,2,0,234,3,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,7,7,5,3,0,0,2,0,234,3,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,7,7,5,3,2,0,0,0,234,3,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,7,7,5,3,2,234,0,0,0,3,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,7,7,5,3,2,234,3,0,0,0,0,2,4,<br>1,2,3,4,5,7,7,5,3,2,234,3,2,0,0,0,0,4,<br>1,2,3,4,5,7,7,5,3,2,234,3,2,4,0,0,0,0,</p>
<p>1,2,3,4,5,7,7,5,3,2,234,3,2,4,0,0,0,0,<br> </p>
12 楼 caravsapm70 2010-05-19  
<div class="quote_title">chinpom 写道</div>
<div class="quote_div">
<div class="quote_title">lzyzizi 写道</div>
<div class="quote_div">楼主的算法好复杂。。。<br><br>我是这样想的:根据要求选个排序算法,然后你只要做这样一个判断,就是当是数字0的时候的,他比任何数(包括)都要小,这样排序完0就到最后去了。</div>
<p>好像这样做是最好的,在Java中的话就是写个实现Compartor接口的类,不过就是在返回值的时候,需要遍历一下数组。</p>
<p> </p>
</div>
<p>c里面就是调用一下qsort就行了.</p>
11 楼 vaneng 2010-05-15  
	public static int A(int[] arr){
		int cur = 0;
		for(int i=0; i<arr.length; i++){
			if(arr[i]!=0)
				arr[cur++]=arr[i];
		}
		for(int i=cur; i<arr.length; i++){
			arr[i]=0;
		}
		return cur;
	}
10 楼 zzc_zj 2010-05-14  
<pre name="code" class="java"></pre>
<p>java希尔排序实现,借用了下arr[0],欢迎拍砖:<br>        <span style="white-space: pre;">package sort;</span></p>
<pre name="code" class="java">
import java.util.Random;

public class Test {

public static void main(String args[]){
Random random= new Random(6);
int[] arr = new int[6];
for(int i=1;i&lt;5;i++){
arr[i] = (int) (random.nextDouble()*100);
}
for(int i=1;i&lt;arr.length;i++){
System.out.print(arr[i]+" ");
}
System.out.println();
//insertSort(arr);
shellInsertSort(arr);
for(int i=1;i&lt;arr.length;i++){
System.out.print(arr[i]+" ");
}
System.out.println();
System.out.println("the position of first zero is :" + arr[0]);
}
private static void insertSort(int[] arr){
int firstZero = arr[0];
for(int i=2;i&lt;arr.length;i++){
if(firstZero == 0){
if(arr[i-1] == 0 )firstZero = i-1;
if(arr[i] == 0 )firstZero = i;
}
if(arr[i] &lt; arr[i-1]){
arr[0] = arr[i];
//arr[i] = arr[i-1];

int insertPos = 0;
for(int k=i-1;k&gt;=0;k--){
if(arr[k] &gt; arr[0]){
arr[k+1] = arr[k];
}else{
insertPos = k+1;
break;
}
}
arr[insertPos] = arr[0];
}
}
arr[0] = firstZero;
}

private static void shellInsertSort(int[] arr,int inc){
int firstZero = arr[0];//第一个元素记录的是数字0出现的位置
for(int i=inc+1;i&lt;arr.length;i++){
if(firstZero == 0){
if(arr[i] == 0)firstZero = i;
if(arr[i-inc] == 0)firstZero = i-inc;
}
if(arr[i] &lt; arr[i-inc]){
arr[0] = arr[i];

int insertPos = i;
for(int k=i-inc;k&gt;=0;k-=inc){
if(arr[k] &gt; arr[0]){
arr[k+inc] = arr[k];
if(k-inc &lt;= 0){
insertPos = k;
}
}else{
insertPos = k+inc;
break;
}
}
arr[insertPos] = arr[0];
}
}
arr[0] = firstZero;
}

private static void shellInsertSort(int[] arr){
int[] incs = {7,5,3,1};
for(int i=0;i&lt;incs.length;i++){
shellInsertSort(arr,incs[i]);
}
}
}
</pre>
 
<p> </p>
9 楼 treemanfm 2010-05-14  
keanu-re 写道
。。记下出现0的次数就行了吧。。。


正解,只需一次遍历,判断为0,直接拿后面第一个非0的数填充,非0数填充为0,遍历完了 0都移到最后了

package com.gpdi.strcom;

import com.gpdi.sort.*;

/**
 * @author Administrator
 *
 */
public class Test01 {
	
	private static  int [] DATA = {0,1,0,0,3,4,5,0,0,0,0,10,99,32754,0,0};
	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		moveZero(DATA,DATA.length);
		for (int var : DATA	 ){
			System.out.println(var);
		}
	}
	
	
	private static void moveZero(int [] data,int size){
		for (int i =0 ; i<size; i++){
			while( 0 != data[i])
			{
				i++;
			}
			int j = i;
			while ((j<size)&&(0==data[j])) {
				j++;
			}
			if ((j>=i)&&(i<size)&&(j<size)) {
				SortUtil.sortSwap(data, i, j);
			}
		}
	}
}
8 楼 EldonReturn 2010-05-12  
不知道这个有序是啥意思
如果是保持原来的顺序的话,那就按照下面的来
如果是大小有序的话,那就先一遍两头遍历,把0放后面;然后再把前面非0的部分排个序。

int *p1, *p2;
p1 = p2 = A;
// 初始状态是p1和p2从第一个元素开始,p1移动到第一个0元素,p2移动到p1后第一个非0的元素
// 中间状态是p1指向第一个是0的元素,p2指向p1后第一个非零元素
// 比如 ....000000...02304.....
//          p1        p2
// 然后交换一下
// 结束时p2在数组末尾
// ......23000000.....000
//         p1           p2
// 这样一次遍历就够了
// 移动p1到第一个0值
while(p1 < A + nSize && *p1 != 0) p1++;
if(p1 == A + nSize) return;
p2 = p1;
while(p2 < A + nSize)
{
    // 移动p1到第一个0值
    while(p1 < A + nSize && *p1 != 0) p1++;
    if(p1 == A + nSize) return;
    // 移动p2到p1后的第一个非0值
    while(p2 < A + nSize && *p2 == 0) p2++;
    if(p2 == A + nSize) return;
    // 交换一下位置
    *p1 = *p2;
    *p2 = 0;
}
7 楼 keanu-re 2010-05-12  
需要这么折腾么。。
6 楼 keanu-re 2010-05-12  
。。记下出现0的次数就行了吧。。。
5 楼 mathfox 2010-05-12  
用两个指针,第一个指向0,第二个向后走,P1 != P2 就向前移,一次遍历就完了,

不过可能移的数据比较多。

这个效率怎么样
4 楼 chandler 2010-05-12  
<div class="quote_title">chinpom 写道</div>
<div class="quote_div">
<div class="quote_title">lzyzizi 写道</div>
<div class="quote_div">楼主的算法好复杂。。。<br><br>我是这样想的:根据要求选个排序算法,然后你只要做这样一个判断,就是当是数字0的时候的,他比任何数(包括)都要小,这样排序完0就到最后去了。</div>
<p>好像这样做是最好的,在Java中的话就是写个实现Compartor接口的类,不过就是在返回值的时候,需要遍历一下数组。</p>
<p> </p>
</div>
<p><br>     就会java的觉得这里Compartor接口也可以用。怎么说呢。java的Compartor接口就是比较大小。排序有jdk负责。我的思路是写两个函数。</p>
<p>     一个<span class="datatypes"><strong><span style="color: #2e8b57;">int</span></strong></span><span> Func(</span><span class="datatypes"><strong><span style="color: #2e8b57;">int</span></strong></span><span> *A, </span><span class="datatypes"><strong><span style="color: #2e8b57;">int</span></strong></span><span> nSize) 只负责排序。一个 compare方法。负责排序的具体实现。这样可能好很多。</span></p>
3 楼 lzyzizi 2010-05-12  
<div class="quote_title">chinpom 写道</div>
<div class="quote_div">
<div class="quote_title">lzyzizi 写道</div>
<div class="quote_div">楼主的算法好复杂。。。<br><br>我是这样想的:根据要求选个排序算法,然后你只要做这样一个判断,就是当是数字0的时候的,他比任何数(包括)都要小,这样排序完0就到最后去了。</div>
<p>好像这样做是最好的,在Java中的话就是写个实现Compartor接口的类,不过就是在返回值的时候,需要遍历一下数组。</p>
<p> </p>
</div>
<p> </p>
<p>不用遍历也行~ 只要在比较的时候记录下0的数量就行了。</p>
2 楼 chinpom 2010-05-11  
<div class="quote_title">lzyzizi 写道</div>
<div class="quote_div">楼主的算法好复杂。。。<br><br>我是这样想的:根据要求选个排序算法,然后你只要做这样一个判断,就是当是数字0的时候的,他比任何数(包括)都要小,这样排序完0就到最后去了。</div>
<p>好像这样做是最好的,在Java中的话就是写个实现Compartor接口的类,不过就是在返回值的时候,需要遍历一下数组。</p>
<p> </p>
1 楼 lzyzizi 2010-05-11  
楼主的算法好复杂。。。

我是这样想的:根据要求选个排序算法,然后你只要做这样一个判断,就是当是数字0的时候的,他比任何数(包括)都要小,这样排序完0就到最后去了。

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    基于物品的协同过滤算法.zip

    协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。

    JAVA+access综合测评系统毕业设计(源代码+LW+开题报告+任务书).zip

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    STR710的定时器编程C语言例子,开发环境为IAR EWARM。.zip

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    Qt+OpenCV通用视觉框架全套源码.zip.001

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    利用协同过滤算法,基于用户历史订单数据,对店铺的用户和商品进行推荐.zip

    协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。

    实验性基于用户的协同过滤推荐系统.zip

    协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。

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