文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (127)-- 算法导论11.2 2题

二、用go语言,位向量(bit vector)是一个仅包含0和1的数组。长度为m的位向量所占空间要比包含m个指针的数组少得多。请说明如何用一个位向量来表示一个包含不同元素(无卫星数据)的动态集合。字典操作的运行时间应为 O(1)。

文心一言,代码正常运行:

在Go语言中,我们可以使用map[int]bool来实现一个动态集合,同时保证O(1)的字典操作。因为map[int]bool底层实现就是哈希表,而哈希表的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。

然而,如果我们想要更高效的存储空间,我们可以考虑使用位向量(bit vector)。位向量的长度可以根据需要动态增长,且仅存储0和1,因此能够节省空间。但请注意,位向量的操作通常比哈希表慢,因为它们需要按索引访问位。

下面是一个如何用Go语言实现位向量的例子:

package main  import (  "fmt"  
)  type BitVector struct {  data []uint64  size int  
}  func NewBitVector(size int) *BitVector {  return &BitVector{  data: make([]uint64, size/64+1),  size: 0,  }  
}  func (v *BitVector) Set(index int) {  if index < 0 {  panic("index < 0")  }  if index >= len(v.data) * 64 {  v.data = append(v.data, make([]uint64, (index/64)+1)...)  }  v.data[index/64] |= 1 << (index % 64)  v.size = max(v.size, index+1)  
}  func (v *BitVector) Clear(index int) {  if index < 0 {  panic("index < 0")  }  if index >= len(v.data) * 64 {  return  }  v.data[index/64] &= ^(1 << (index % 64))  
}  func (v *BitVector) Test(index int) bool {  if index < 0 {  panic("index < 0")  }  if index >= len(v.data) * 64 {  return false  }  return v.data[index/64]&(1<<(index % 64)) != 0  
}  func max(a, b int) int {  if a > b {  return a  }  return b  
}  func main() {  v := NewBitVector(1000)  v.Set(10)  fmt.Println(v.Test(10)) // prints "true"  v.Clear(10)  fmt.Println(v.Test(10)) // prints "false"  
}

这个例子中,我们定义了一个BitVector结构,包含一个uint64数组和一个size变量。数组的每个元素表示64个位,当需要更多的位时,我们增加数组的长度。size变量记录了位向量中已设置的最右边的位的位置。我们用Set方法来设置某一位为1,用Clear方法来清除某一位(设置为0),用Test方法来测试某一位是否为1。

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,不能运行,bitset库不存在:

位向量是一种高效的数据结构,用于表示一个包含不同元素(无卫星数据)的动态集合。在Go语言中,可以使用bitset包来实现位向量。以下是如何使用位向量表示一个动态集合以及如何执行字典操作的示例:

首先,安装github.com/gdamore/bitset包:

go get -u github.com/gdamore/bitset

然后,创建一个位向量来表示动态集合:

package mainimport ("fmt""github.com/gdamore/bitset"
)func main() {// 创建一个长度为10的位向量bv := bitset.New(10)// 向位向量中添加元素bv.Set(3, true)bv.Set(5, true)bv.Set(7, true)// 从位向量中删除元素bv.Set(3, false)bv.Set(5, false)bv.Set(7, false)
}

在这个例子中,我们创建了一个长度为10的位向量,并向其中添加了3个元素(索引为3、5和7)。然后,我们从位向量中删除了这些元素。由于位向量只存储0和1,因此它的空间效率非常高。

要执行字典操作(例如查找、插入和删除),我们可以使用位向量的内置方法。例如,要检查位向量中是否存在某个元素,可以使用Get方法:

elementExists := bv.Get(3) // 如果索引为3的元素存在,则返回true,否则返回false

要向位向量中插入一个新元素,可以使用Set方法:

bv.Set(4, true) // 将索引为4的元素设置为true

要从位向量中删除一个元素,可以使用Clear方法:

bv.Clear(4) // 将索引为4的元素设置为false

总之,位向量是一种高效的数据结构,适用于表示动态集合。通过使用位向量,我们可以实现O(1)时间复杂度的字典操作。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

360智脑:

可以使用Go语言的“map”数据结构来实现一个位向量表示的动态集合,具体实现方法如下:

1.首先定义一个类型来表示位向量中的位,例如:

package mainimport ("fmt"
)type BitVector struct {bits []bool
}

2.然后定义一个函数来初始化位向量的长度为m,例如:

func NewBitVector(m int) *BitVector {bv := &BitVector{}BV.bits = make([]bool, m)return BV
}

3.接下来定义一个函数来将元素添加到位向量中,例如:

func Add(BV *BitVector, x interface{}) error {bv, ok := x.(*BitVector)if !ok {return fmt.Errorf("invalid argument")}BV.bits = append(BV.bits, bv.bits[0])return nil
}

4.然后定义一个函数来删除位向量中的一个元素,例如:

func Delete(BV *BitVector, x interface{}) error {bv, ok := x.(*BitVector)if !ok {return fmt.Errorf("invalid argument")}BV.bits = BV.bits[len(BV.bits)-len(BV.bits[0]):]BV.bits = append(BV.bits[:len(BV.bits)-len(BV.bits[0])], bv.bits[0])return nil
}

5.最后定义一个函数来获取位向量中的所有元素,例如:

func Contains(BV *BitVector, x interface{}) (bool, error) {bv, ok := x.(*BitVector)if !ok {return false, fmt.Errorf("invalid argument")}BV.bits = BV.bits[:len(BV.bits)+len(BV.bits[0])]BV.bits = append(BV.bits, BV.bits[0])for i := len(BV.bits) - 1; i >= 0; i-- {if BV.bits[i] == BV.bits[0] {BV.bits = BV.bits[:i+1]return true, nil}}return false, nil
}

这样就完成了使用一个位向量来表示一个包含不同元素的动态集合的实现。其中,Add函数用于将元素添加到位向量中,Delete函数用于将元素从位向量中删除,Contains函数用于判断位向量中是否包含某个元素。这三个函数的运行时间都为O(1),符合题目要求。

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

智谱清言,运行抛panic:

要使用位向量表示一个包含不同元素的动态集合,我们可以使用以下方法:

1.初始化一个长度为 1 的位向量,表示集合中只有一个元素。

2.当我们想要添加一个新元素时,我们将位向量的长度扩展到 2,并将新元素的索引位置设置为 1。这样,位向量的每一位都表示集合中的一个元素。

3.当我们想要删除一个元素时,我们将位向量的长度减 1,并将其相应位设置为 0。

4.当我们想要查询一个元素是否存在于集合中时,我们只需要检查位向量中相应位是否为 1。

以下是一个使用 Go 语言实现的示例:

package main
import (  "fmt"  
)
type BitVector struct {  bits []byte  
}
func NewBitVector(size int) *BitVector {  return &BitVector{  bits: make([]byte, size/8),  }  
}
func (bv *BitVector) Set(index int, value bool) {  if value {  bv.bits[index/8] |= 1 << (index % 8)  } else {  bv.bits[index/8] &= ^(1 << (index % 8))  }  
}
func (bv *BitVector) Get(index int) bool {  return bv.bits[index/8]& (1 << (index % 8)) != 0  
}
func (bv *BitVector) Length() int {  return len(bv.bits) * 8  
}
func main() {  bv := NewBitVector(64)bv.Set(32, true)  fmt.Println(bv.Get(32)) // 输出:truebv.Set(64, false)  fmt.Println(bv.Get(64)) // 输出:falsebv.Set(32, false)  fmt.Println(bv.Get(32)) // 输出:false  
}

在这个例子中,我们创建了一个名为BitVector的结构体,它包含一个字节切片,用于存储位向量。我们实现了SetGet方法来设置和获取位向量中的值。Set方法将位向量长度扩展到所需大小,而Get方法仅检查相应位是否为 1。

这种方法的时间复杂度为 O(1),因为我们只需要访问位向量中的一个位置。然而,这种方法有一个限制,那就是位向量的长度必须是 2 的幂。如果我们需要表示的集合大小不是 2 的幂,我们需要使用其他方法,如链表或哈希表。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

通义千问:

在Go语言中,可以通过使用一个长度为n的位向量来表示一个包含n种不同元素的动态集合。在这个集合中,每个元素都被映射到位向量中的一个位置上,该位置由元素的索引决定。例如,如果集合包含三个元素a、b和c,则可以使用一个长度为3的位向量来表示这个集合。

在这个位向量中,每个比特对应于集合中的一个元素。如果一个元素存在于集合中,则其对应的比特被设置为1;否则,其对应的比特被设置为0。因此,如果集合包含元素a和c,则相应的位向量为[1, 0, 1]。

对于字典操作,可以在O(1)时间内完成。这是因为每个操作都是对位向量的一个特定位置的操作,并且可以在常数时间内完成。例如,可以使用^运算符在O(1)时间内添加或删除一个元素。如果要添加一个元素,只需将相应的位置设置为1;如果要删除一个元素,只需将相应的位置设置为0即可。此外,还可以使用&运算符检查一个元素是否存在于集合中。如果元素存在,则与运算的结果不会改变相应位置的值;否则,与运算的结果会将相应位置的值更改为0。

在这里插入图片描述

天工,代码正常运行,需要加package main:

要用一个位向量来表示一个包含不同元素的动态集合,可以使用一个长度为n的位向量,其中第i位表示该集合中是否包含第i个元素。

假设我们有一个长度为m的位向量b,表示一个包含m个不同元素的集合。我们可以使用一个哈希函数将每个元素映射到一个位置,然后将该位置的位设置为1。这样,我们可以在O(1)时间内检查一个元素是否在集合中,因为我们只需要检查该元素的哈希值对应的位是否为1。

具体来说,我们可以将位向量b划分为多个桶,每个桶对应一个哈希值范围。对于每个元素x,我们将其哈希值h(x)除以桶的数量k,并取整数部分作为桶的索引。然后,我们将位向量b中对应的桶的位设置为1。这样,我们可以在O(1)时间内检查一个元素是否在集合中,因为我们只需要检查该元素的哈希值对应的桶的位是否为1。

下面是一个示例代码,演示如何使用位向量表示一个包含不同元素的动态集合,并支持O(1)的字典操作。

type BitSet struct {data []bool
}func NewBitSet(n int) *BitSet {return &BitSet{data: make([]bool, n)}
}func (bs *BitSet) Add(x int) {i := x % bs.Len()bs.data[i] = true
}func (bs *BitSet) Remove(x int) {i := x % bs.Len()bs.data[i] = false
}func (bs *BitSet) Contains(x int) bool {i := x % bs.Len()return bs.data[i] == true
}func (bs *BitSet) Len() int {return len(bs.data)
}func main() {bs := NewBitSet(10)bs.Add(1)bs.Add(3)bs.Add(5)fmt.Println(bs.Contains(2)) // falsefmt.Println(bs.Contains(3)) // truebs.Remove(3)fmt.Println(bs.Contains(3)) // false
}

在上面的示例中,我们使用一个长度为10的位向量来表示一个包含不同元素的集合。我们可以使用Add和Remove方法来添加和删除元素,使用Contains方法来检查元素是否在集合中。由于我们只需要检查每个元素的哈希值对应的位是否为1,因此这些操作的运行时间都是O(1)的。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

灵小智:

要用位向量来表示一个包含不同元素的动态集合,我们可以使用一个长度为m的位向量。每个元素都对应着位向量中的一个位置,如果该元素存在于集合中,则对应位置的值为1,否则为0。

当需要插入一个元素时,我们可以将对应位置的值设置为1,表示该元素存在于集合中。同样地,当需要删除一个元素时,我们可以将对应位置的值设置为0,表示该元素不存在于集合中。

这样,我们可以通过查询位向量的某个位置的值来快速判断一个元素是否在集合中。对于包含m个元素的集合,字典操作的运行时间是O(1),因为位向量的访问和设置操作的时间复杂度是常数时间。

需要注意的是,位向量的长度m需要提前确定,并且随着集合的元素数量的增加可能需要调整位向量的长度。另外,由于位向量的存储方式决定了每个元素只能出现一次,无法存储重复元素的信息。如果需要存储重复元素的信息,则需要使用其他数据结构来实现。

在这里插入图片描述

chatgpt:

要用位向量来表示一个包含不同元素的动态集合,并且实现字典操作的运行时间为O(1),可以使用哈希表(Hash Table)的思想。

具体步骤如下:

1.创建一个位向量,初始状态所有位都置为0。

2.对于要插入的每个元素,计算其哈希值,并将对应位置的位向量置为1。

3.要查询某个元素是否存在,同样计算其哈希值,并检查对应位置的位向量是否为1。如果为1,则存在;如果为0,则不存在。

4.要删除某个元素,同样计算其哈希值,并将对应位置的位向量置为0。

通过这种方式,我们可以在常数时间内进行字典操作,即使数据集合很大也没有关系。因为位向量只占用很少的存储空间,并且访问、修改每个位置上的比特也是非常高效的。但需要注意的是,在处理冲突时可能会有一些开放定址法或链表法等解决方法来保证准确性和完整性。

需要说明的是,以上是一种基于位向量和哈希表结合使用来实现动态集合操作的思路,并不能直接在Go语言中找到已经实现好的库函数或数据结构。你可能需要自己根据这个思路来实现相应的数据结构。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/179459.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

HTML5+CSS3+JS小实例:简约的黑色分页

实例:简约的黑色分页 技术栈:HTML+CSS+JS 效果: 源码: 【HTML】 <!DOCTYPE html> <html><head><meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"><meta name="viewport" content="…

【计算机网络】数据链路层——以太网协议

目录 1.完整的数据传输流程2.以太网以太网通信原理以太网帧格式MAC地址对比MAC地址和IP地址MTU 3.ARP协议ARP协议的作用ARP协议的格式ARP协议的原理 1.完整的数据传输流程 IP拥有将数据跨网络从一台主机送到另一台主机的能力&#xff0c;但IP并不能保证每次都能够将数据可靠的送…

docker中安装rabbitMq并配置启动

目录 1. 拉取镜像并安装&#xff08;此处实例安装的是最新版&#xff09;2.查看docker中已安装的镜像和版本3.启动RabbitMq4.配置管理端5.安装完成 1. 拉取镜像并安装&#xff08;此处实例安装的是最新版&#xff09; docker pull rabbitmq2.查看docker中已安装的镜像和版本 …

06、如何将对象数组里 obj 的 key 值变成动态的(即:每一个对象对应的 key 值都不同)

1、数据情况&#xff1a; 其一、从后端拿到的数据为&#xff1a; let arr [1,3,6,10,11,23,24] 其二、目标数据为&#xff1a; [{vlan_1: 1, value: 1}, {vlan_3: 3, value: 1}, {vlan_6: 6, value: 1}, {vlan_10: 10, value: 1}, {vlan_11: 11, value: 1}, {vlan_23: 23, v…

linux环境下编译,安卓平台使用的luajit库

一、下载luajit源码 1、linux下直接下载&#xff1a; a、使用curl下载&#xff1a;https://luajit.org/download/LuaJIT-2.1.0-beta3.tar.gz b、git下载地址&#xff1b;https://github.com/LuaJIT/LuaJIT.git 2、Windows下载好zip文件&#xff0c;下载地址&#xff1a;https…

银河麒麟x86版、银河麒麟arm版操作系统编译zlmediakit

脚本 # 安装依赖 gcc-c.x86_64 这个不加的话会有问题 sudo yum -y install gcc gcc-c libssl-dev libsdl-dev libavcodec-dev libavutil-dev ffmpeg git openssl-devel gcc-c.x86_64mkdir -p /home/zenglg cd /home/zenglg git clone --depth 1 https://gitee.com/xia-chu…

快速了解:什么是优化问题

1. 定义 数学优化问题是&#xff1a;在给定约束条件下&#xff0c;找到一个目标函数的最优解&#xff08;最大值或最小值&#xff09;。 2. 快速get理解 初学者对优化技术陌生的话&#xff0c;可以把 “求解优化问题” 理解为 “解一个不等式方程组”&#xff0c;解方程的。…

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

文章目录 0 前言1 课题背景2 具体实现3 数据收集和处理3 MobileNetV2网络4 损失函数softmax 交叉熵4.1 softmax函数4.2 交叉熵损失函数 5 优化器SGD6 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; **基于深度学习的植物识别算法 ** …

Git 删除本地和远程分支

目录 删除本地和远程分支分支删除验证验证本地分支验证远程分支 开源项目微服务商城项目前后端分离项目 删除本地和远程分支 删除 youlai-mall 的 dev 本地和远程分支 # 删除本地 dev 分支&#xff08;注&#xff1a;一定要切换到dev之外的分支才能删除&#xff0c;否则报错&…

漏电继电器LLJ-100FG 电压0.38KV CT45 AC220V

LLJ-F(S)系列漏电继电器 系列型号&#xff1a; LLJ-10F(S)漏电继电器LLJ-15F(S)漏电继电器LLJ-16F(S)漏电继电器 LLJ-25F(S)漏电继电器LLJ-30F(S)漏电继电器LLJ-32F(S)漏电继电器 LLJ-60F(S)漏电继电器LLJ-63F(S)漏电继电器LLJ-80F(S)漏电继电器 LLJ-100F(S)漏电继电器LLJ-120…

教培行业的创新:微信CRM系统带来高效管理

在当今快速发展的科技环境下&#xff0c;教育培训行业面临着越来越多的挑战和机遇。如何提高管理效率、扩大市场份额、提升客户满意度&#xff0c;成为了教培行业亟待解决的问题。而微信CRM系统的出现&#xff0c;为教培行业带来了创新性的解决方案。 一些教育培训行业存在的问…

Zygote进程通信为什么用Socket而不是Binder?

Zygote进程是Android系统中的一个特殊进程&#xff0c;它在系统启动时被创建&#xff0c;并负责孵化其他应用进程。它的主要作用是预加载和共享应用进程的资源&#xff0c;以提高应用启动的速度。 在Android系统中&#xff0c;常用的进程通信方式有以下几种&#xff1a; Intent…

支付宝AI布局: 新产品助力小程序智能化,未来持续投入加速创新

支付宝是全球领先的独立第三方支付平台&#xff0c;致力于为广大用户提供安全快速的电子支付/网上支付/安全支付/手机支付体验&#xff0c;及转账收款/水电煤缴费/信用卡还款/AA收款等生活服务应用。 支付宝不仅是一个支付工具&#xff0c;也是一个数字生活平台&#xff0c;通过…

pycharm更改远程服务器地址

一、问题描述 在运行一些项目时&#xff0c;我们常需要在pycharm中连接远程服务器&#xff0c;但万一远程服务器的ip发生了变化&#xff0c;该如何修改呢&#xff1f;我们在file-settings-python interpreter中找到远程服务器&#xff0c;但是发现ip是灰色的&#xff0c;没有办…

JVM 分代垃圾回收过程

堆空间划分了代&#xff1a; 年轻代&#xff08;Young Generation&#xff09;分为 eden 和 Survivor 两个区&#xff0c;Survivor 又分为2个均等的区&#xff0c;S0 和 S1。 首先&#xff0c;新对象都分配到年轻代的 eden 空间&#xff0c;Survivor 刚开始是空的。 当 eden …

AIGC | 如何用“Flow”,轻松解决复杂业务问题

随着LLM&#xff08;大语言模型&#xff09;的爆火&#xff0c;不少企业都在寻找通过LLM解决企业业务问题的方法&#xff0c;以达到降本增效的效果。但是&#xff0c;当面对较为复杂的业务问题&#xff08;如&#xff1a;背景资料多、问题分类多、条件判断复杂、涉及模块多等&a…

儿童玩具跨境电商/TEMU平台要求北美CPC认证欧洲CE认证

儿童玩具跨境电商/TEMU平台要求北美CPC认证欧洲CE认证 最近Temu严格抽查一份关于儿童用品合规的通知。通知指出&#xff0c;为了保障Temu平台消费者的合法权益&#xff0c;以及保障儿童类商品在目的国的正常销售及合规要求&#xff0c;对于以12岁及以下儿童为主要使用对象的产…

《Webpack 5 基础配置》- 禁止在出现编译错误或警告时,覆盖浏览器全屏显示

Webpack5 overlay 配置地址默认编译错误或警告为 true&#xff0c;即浏览器全屏显示&#xff1b;overlay 属性可以是 boolean 型&#xff0c;也可是 object 类型&#xff1b;还有其它设置说明&#xff0c;详见上述官网地址&#xff1b; module.exports {devServer: {client: {…

【CesiumJS】(1)Hello world

介绍 Cesium 起源于2011年&#xff0c;初衷是航空软件公司(Analytical Graphics, Inc.)的一个团队要制作世界上最准确、性能最高且具有时间动态性的虚拟地球。取名"Cesium"是因为元素铯Cesium让原子钟非常准确&#xff08;1967年&#xff0c;人们依据铯原子的振动而对…