feat: Add Ruby code - chapter "Searching" (#1262)
* create RUBY searching files & finish two_sum.rb * finish linear_search.rb * finish hashing_search.rb * finish binary_search.rb * finish binary_search_insertion.rb * finish binary_search_edge.rb * fix: change 'or' to '||' * fix: Adjust the code style(ruby searching) * fix: repair file name * fix: Adjust the output format * fix: fix 0...nums.length & delete useless require & change into __FILE__==0 blockpull/1274/head
parent
aca850244b
commit
92337671a6
@ -0,0 +1,63 @@
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=begin
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File: binary_search.rb
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Created Time: 2024-04-09
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Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
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=end
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### 二分查找(双闭区间) ###
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def binary_search(nums, target)
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# 初始化双闭区间 [0, n-1] ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素
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i, j = 0, nums.length - 1
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# 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i > j 时为空)
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while i <= j
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# 理论上 Ruby 的数字可以无限大(取决于内存大小),无须考虑大数越界问题
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m = (i + j) / 2 # 计算中点索引 m
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if nums[m] < target
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i = m + 1 # 此情况说明 target 在区间 [m+1, j] 中
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elsif nums[m] > target
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j = m - 1 # 此情况说明 target 在区间 [i, m-1] 中
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else
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return m # 找到目标元素,返回其索引
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end
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end
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-1 # 未找到目标元素,返回 -1
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end
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### 二分查找(左闭右开区间) ###
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def binary_search_lcro(nums, target)
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# 初始化左闭右开区间 [0, n) ,即 i, j 分别指向数组首元素、尾元素+1
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i, j = 0, nums.length
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# 循环,当搜索区间为空时跳出(当 i = j 时为空)
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while i < j
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# 计算中点索引 m
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m = (i + j) / 2
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if nums[m] < target
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i = m + 1 # 此情况说明 target 在区间 [m+1, j) 中
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elsif nums[m] > target
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j = m - 1 # 此情况说明 target 在区间 [i, m) 中
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else
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return m # 找到目标元素,返回其索引
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end
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end
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-1 # 未找到目标元素,返回 -1
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end
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### Driver Code ###
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if __FILE__ == $0
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target = 6
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nums = [1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35]
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# 二分查找(双闭区间)
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index = binary_search(nums, target)
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puts "目标元素 6 的索引 = #{index}"
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# 二分查找(左闭右开区间)
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index = binary_search_lcro(nums, target)
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puts "目标元素 6 的索引 = #{index}"
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end
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@ -0,0 +1,68 @@
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=begin
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File: binary_search_insertion.rb
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Created Time: 2024-04-09
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Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
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=end
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### 二分查找插入点(无重复元素) ###
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def binary_search_insertion_simple(nums, target)
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# 初始化双闭区间 [0, n-1]
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i, j = 0, nums.length - 1
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while i <= j
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# 计算中点索引 m
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m = (i + j) / 2
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if nums[m] < target
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i = m + 1 # target 在区间 [m+1, j] 中
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elsif nums[m] > target
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j = m - 1 # target 在区间 [i, m-1] 中
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else
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return m # 找到 target ,返回插入点 m
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end
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end
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i # 未找到 target ,返回插入点 i
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end
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### 二分查找插入点(存在重复元素) ###
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def binary_search_insertion(nums, target)
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# 初始化双闭区间 [0, n-1]
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i, j = 0, nums.length - 1
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while i <= j
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# 计算中点索引 m
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m = (i + j) / 2
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if nums[m] < target
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i = m + 1 # target 在区间 [m+1, j] 中
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elsif nums[m] > target
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j = m - 1 # target 在区间 [i, m-1] 中
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|
else
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j = m - 1 # 首个小于 target 的元素在区间 [i, m-1] 中
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end
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|
end
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i # 返回插入点 i
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end
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### Driver Code ###
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if __FILE__ == $0
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# 无重复元素的数组
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nums = [1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35]
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puts "\n数组 nums = #{nums}"
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# 二分查找插入点
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for target in [6, 9]
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index = binary_search_insertion_simple(nums, target)
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puts "元素 #{target} 的插入点的索引为 #{index}"
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end
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# 包含重复元素的数组
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nums = [1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15]
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puts "\n数组 nums = #{nums}"
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# 二分查找插入点
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for target in [2, 6, 20]
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index = binary_search_insertion(nums, target)
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puts "元素 #{target} 的插入点的索引为 #{index}"
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end
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|
end
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@ -0,0 +1,44 @@
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=begin
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File: linear_search.rb
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Created Time: 2024-04-09
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Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
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=end
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require_relative '../utils/list_node'
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### 线性查找(数组) ###
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def linear_search_array(nums, target)
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# 遍历数组
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for i in 0...nums.length
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return i if nums[i] == target # 找到目标元素,返回其索引
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end
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-1 # 未找到目标元素,返回 -1
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end
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### 线性查找(链表) ###
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def linear_search_linkedlist(head, target)
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# 遍历链表
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while head
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return head if head.val == target # 找到目标节点,返回之
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head = head.next
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end
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nil # 未找到目标节点,返回 None
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end
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### Driver Code ###
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if __FILE__ == $0
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target = 3
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# 在数组中执行线性查找
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nums = [1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8]
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index = linear_search_array(nums, target)
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puts "目标元素 3 的索引 = #{index}"
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# 在链表中执行线性查找
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head = arr_to_linked_list(nums)
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node = linear_search_linkedlist(head, target)
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puts "目标节点值 3 的对应节点对象为 #{node}"
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end
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@ -0,0 +1,46 @@
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=begin
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File: two_sum.rb
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Created Time: 2024-04-09
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Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
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=end
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### 方法一:暴力枚举 ###
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def two_sum_brute_force(nums, target)
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# 两层循环,时间复杂度为 O(n^2)
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for i in 0...(nums.length - 1)
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for j in (i + 1)...nums.length
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return [i, j] if nums[i] + nums[j] == target
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end
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end
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[]
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end
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### 方法二:辅助哈希表 ###
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def two_sum_hash_table(nums, target)
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# 辅助哈希表,空间复杂度为 O(n)
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dic = {}
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# 单层循环,时间复杂度为 O(n)
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for i in 0...nums.length
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return [dic[target - nums[i]], i] if dic.has_key?(target - nums[i])
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dic[nums[i]] = i
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end
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[]
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end
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### Driver Code ###
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if __FILE__ == $0
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# ======= Test Case =======
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nums = [2, 7, 11, 15]
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target = 13
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# ====== Driver Code ======
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# 方法一
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res = two_sum_brute_force(nums, target)
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puts "方法一 res = #{res}"
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# 方法二
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res = two_sum_hash_table(nums, target)
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||||||
|
puts "方法二 res = #{res}"
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||||||
|
end
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