Vectorii caracteristici și vectorii de frecvență reprezintă două aplicații foarte simple ale vectorilor statici, ce se bazează pe accesul indexat la elementele vectorului (faptul că orice element poate fi accesat în timp constant știind poziția sa în vector). În acest articol voi prezenta ce presupun cele două tipuri de vectori, cât și câteva tehnici de utilizare a lor.

Vectori caracteristici

Într-un vector caracteristic, pe poziția i este stocată o informație despre numărul i. De cele mai multe ori, pe poziția i se va găsi o valoare booleană (true sau false) care indică, spre exemplu, dacă i se află într-o listă dată de întregi sau nu. Asta e tot 🙂 Acum, iată câteva probleme simple cu vectori caracteristici:

Problema 1.

Se citesc n numere întregi cuprinse între -1000 și 1000. Pentru fiecare dintre următoarele q numere date (din același interval), să se afișeze dacă se regăsește în șirul dat.

O soluție naivă este să reținem cele n numere într-un vector auxiliar, iar pentru fiecare interogare să căutăm numărul dat în acel vector. Complexitatea algoritmului este $O(q \cdot n)$, foarte proastă pentru valori mari ale celor două variabile. Putem sorta vectorul ca apoi să folosim căutare binară, reducând complexitatea la $O((n+q)\log_2{n})$, dar tot nu e cine știe ce.

Ce ar fi să încercăm să răspundem la interogări în $O(1)$? Dacă tot vorbim despre vectori caracteristici, putem memora un vector caracteristic chr în care pe poziția i vom reține dacă i se găsește printre numerele date sau nu. Astfel, nici nu este nevoie să reținem numerele citite. La final, vom afișa pentru fiecare număr x pe chr[x].

Defectul acestui algoritm este că programul va crăpa pentru numere negative, deoarece C++ nu suportă vectori statici indexați negativ. Putem folosi o constantă MASK = 1000, iar atunci când vrem să accesăm informația despre x, vom scrie chr[x + MASK]. Astfel, vom accesa doar elemente de pe poziții pozitive. Pentru -1000 vom accesa chr[0], pentru 618 pe chr[1618] etc. Atenție la dimensiunea maximă a vectorului! Aceasta trebuie să fie minim 2001 (1000 de numere strict negative, 1000 strict pozitive, un 0).

Problema 2.

Se dau n numere naturale de maxim 8 cifre. Să se afișeze cel mai mic și cel mai mare număr de 3 cifre care nu apar în șirul dat. Considerăm că există întotdeauna soluție.

Reținem numerele prezente în șir printr-un vector caracteristic chr. O idee de optimizare este să ignorăm de la citire numerele cu mai mult sau mai puțin de 3 cifre. Altfel, vectorul caracteristic ar trebui să aibă minim 1 miliard de elemente – cam mult.

O altă idee este să folosim o mască negativă (ca mai sus), astfel încât în loc de chr[100] să accesăm chr[0], în loc de chr[999] pe chr[899] etc. În acest mod, vom reține cu 100 de elemente mai puțin, însă la fiecare accesare vom fi nevoiți să efectuăm o scădere. Din această cauză, nu-și are rost această „optimizare”, însă ideea poate fi utilă în alte contexte.

După etapa citirii, va trebui doar să parcurgem vectorul caracteristic de la primul index de 3 cifre până la ultimul și să ne oprim la primul element cu valoarea false. Apoi vom face același lucru, dar în sens invers.

Problema 3.

Se citesc n numere naturale de maxim 3 cifre. Să se afișeze, fără repetiții, în ordine crescătoare, numerele pare ce se regăsesc printre numerele date, iar apoi cele impare, în ordine descrescătoare.

Reținem numerele într-un vector caracteristic, iar apoi facem exact ce scrie în enunț… În general, problemele cu vectori caracteristici și cu vectori de frecvență, după citirea datelor, se rezumă doar la parcurgerea vectorilor.

Vectori de frecvență

Vectorii de frecvență seamănă izbitor de bine cu cei caracteristici, singura diferență fiind că pe poziția i aceștia rețin numărul de apariții ale lui i (frecvența lui i).

Problema 1.

Se citesc n numere naturale de maxim 3 cifre. Să se determine numerele prime ce aparțin acestui șir, cât și frecvențele lor.

Reținem un vector de frecvență frq cu numărul de apariții ale tuturor numerelor posibile ce pot aparține șirului dat. Apoi îl parcurgem, iar pentru indecșii i primi și cu frecvența nenulă (cei care apar în șir), afișăm frq[i].

Problema 2.

Se citesc n numere naturale. Să se determine numărul cu cea mai mare frecvență. Dacă sunt mai multe soluții, se va afișa cea maximă.

După ce formăm vectorul de frecvență, calculăm frecvența maximă, reținând în același timp și numărul ce o deține.

Problema 3.

Se dă un număr natural n de maxim 8 cifre. Să se afișeze de câte ori apare fiecare cifră în acesta.

Citim numărul, îi eliminăm pe rând ultima cifră și o prelucrăm (actualizăm cu ajutorul ei vectorul de frecvență). La final afișăm elementele vectorului.

Doi algoritmi importanți ce se folosesc de vectori caracteristici și respectiv de vectori de frecvență sunt Ciurul lui Eratostene și Sortarea prin numărare. Puteți găsi exerciții ce se folosesc de aceste tipuri de vectori și pe PbInfo. Nu uitați să lăsați un comentariu dacă aveți vreo problemă cu vectori caracteristici sau vectori de frecvență pe care nu reușiți să o rezolvați 🙂

Îți place conținutul acestui site?

Dacă vrei să mă susții în întreținerea server-ului și în a scrie mai multe articole de calitate pe acest blog, mă poți ajuta printr-o mică donație. Află aici cum o poți face!