Inhaltsverzeichnis
Problemstellung
Algorithmus
Beispiel
In diesem Tutorial haben wir also gelernt, wie man die minimale Produktteilmenge eines Arrays ermittelt, indem man einem einfachen Algorithmus mit JavaScript folgt. Die Lösung umfasst verschiedene Kriterien wie die Anzahl der im Array vorhandenen negativen Zahlen, positiven Zahlen und Nullen. Es verwendet einfache if-else-Bedingungen, um diese Bedingungen zu überprüfen und entsprechend die minimale Teilmenge der Produkte zurückzugeben. Die Komplexität der Programmzeit beträgt O(n) und der benötigte Hilfsraum beträgt O(1).
Heim Web-Frontend js-Tutorial JavaScript-Programm für die minimale Produktteilmenge eines Arrays

JavaScript-Programm für die minimale Produktteilmenge eines Arrays

Sep 09, 2023 pm 07:25 PM

数组最小乘积子集的 JavaScript 程序

JavaScript-Programm für die minimale Produktteilmenge eines Arrays ist ein häufiges Problem, das im Bereich Informatik und Programmierung auftritt. Die Problemstellung erfordert, dass wir das kleinste Produkt finden, das aus einer beliebigen Teilmenge der gegebenen Arrays erhalten werden kann.

Die minimale Produktteilmenge eines Arrays ist die Teilmenge der Array-Elemente, die das kleinstmögliche Produkt ergibt. Es gibt mehrere Algorithmen, die zur Identifizierung dieser Teilmenge verwendet werden können, darunter dynamische Programmierung, Greedy-Algorithmen und Branch-and-Bound. Die Wahl des Algorithmus hängt von den spezifischen Randbedingungen und Spezifikationen des vorliegenden Problems ab.

In diesem Tutorial besprechen wir verschiedene Möglichkeiten, dieses Problem mithilfe der Programmiersprache JavaScript zu lösen. Wir stellen grundlegende algorithmische Methoden und deren Implementierung mithilfe von JavaScript-Codeschnipseln vor. Am Ende dieses Tutorials werden die Leser ein klares Verständnis der Problemstellung und der verschiedenen Möglichkeiten zur Lösung mit JavaScript haben.

Problemstellung

Angesichts eines Arrays von ganzen Zahlen müssen wir die minimale Produktteilmenge des Arrays finden. Die Produktteilmenge eines Arrays ist als Produkt einer beliebigen Teilmenge des Arrays definiert.

Zum Beispiel

Betrachten wir das Array [2, 3, -1, 4, -2].

Die Produktteilmenge dieses Arrays ist

[2], [3], [-1], [4], [-2], [2, 3], [2, -1], [2, 4], [2, -2], [3, -1], [3, 4], [3, -2], [-1, 4], [-1, -2], [4, -2], [2, 3, -1], [2, 3, 4], [2, 3, -2], [2, -1, 4], [2, -1, -2], [2, 4, -2], [3, -1, 4], [3, -1, -2], [3, 4, -2], [-1, 4, -2], and [2, 3, -1, 4, -2]. 
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Die minimale Produktteilmenge dieses Arrays ist [-2].

Lassen Sie uns nun die verschiedenen algorithmischen Ansätze zur Lösung dieser Problemstellung diskutieren und den am besten geeigneten Algorithmus auswählen.

Algorithmus

Die Wahl des Algorithmus hängt von den spezifischen Randbedingungen und Voraussetzungen des Problems ab.

Greedy-Algorithmus – Der Greedy-Algorithmus ist eine gängige Methode zum Ermitteln der minimalen Produktteilmenge eines Arrays. Das Grundkonzept besteht darin, mit einem ersten Array-Element zu beginnen und das nächste Element erst dann an die Teilmenge anzuhängen, wenn ein kleineres Produkt generiert wird. Obwohl der Greedy-Algorithmus einfach zu implementieren und einfach zu implementieren ist, stellt er nicht unbedingt eine optimale Lösung dar und seine Leistung kann bei großen Arrays erheblich langsam sein.

Dynamische Programmierung – Dynamische Programmierung ist ein weiterer Algorithmus zur Lösung dieses Problems. Es zerlegt das Problem in kleinere Teilprobleme und löst jedes Teilproblem auf einmal, wobei die Lösung des kleineren Teilproblems verwendet wird, um die Lösung des größeren Teilproblems zu bestimmen. Dieser Ansatz spart viel Zeit und Platz. Obwohl dynamische Programmierung eine optimale Lösung garantieren kann, kann ihre Implementierung komplexer sein als die eines Greedy-Algorithmus.

Branch-and-Bound-Algorithmus – Eine weitere Möglichkeit, die minimale Produktteilmenge eines Arrays zu identifizieren, ist der Branch-and-Bound-Algorithmus. Es erfordert die Untersuchung mehrerer Möglichkeiten durch Verzweigung und Einschränkung der Suche, um nur gültige Lösungen zu berücksichtigen. Dieser Algorithmus garantiert eine optimale Lösung und kann für bestimmte Szenarien schneller sein als andere Algorithmen. Dennoch ist seine Implementierung möglicherweise komplexer und erfordert möglicherweise mehr Zeit- und Platzressourcen als andere Algorithmen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein einfacher Ansatz die Generierung aller Teilmengen, die Berechnung des Produkts jeder Teilmenge und die anschließende Rückgabe des Mindestprodukts erfordert.

Eine bessere Lösung muss die folgenden Fakten berücksichtigen.

  • Schritt 1 – Wenn es keine Nullen gibt und die negativen Zahlen gerade sind, ergibt das Produkt aller Elemente außer der größten negativen Zahl das Ergebnis.

  • Schritt 2 - Falls es keine Nullen gibt und die negativen Zahlen ungerade sind, ergibt das Produkt aller Elemente das Ergebnis.

  • Schritt 3 – Wenn Null existiert und vollständig positiv ist, ist das Ergebnis 0. Im Sonderfall, dass es keine negativen Zahlen gibt und alle anderen Elemente positiv sind, sollte die Antwort jedoch die kleinste positive Zahl sein.

Lassen Sie uns nun versuchen, den obigen Ansatz anhand eines Beispiels für die Implementierung der Problemstellung mithilfe von JavaScript zu verstehen.

Beispiel

Das Programm zählt zunächst das Produkt aus negativen Zahlen, Nullen, maximalen negativen Zahlen, minimalen positiven Zahlen und Zahlen ungleich Null. Anschließend werden Regeln angewendet, die auf der Zählung negativer Zahlen und Nullen basieren, um die minimale Produktteilmenge des Arrays zurückzugeben. Die Programmzeitkomplexität ist O(n) und der Hilfsraum ist O(1).

Eingabe 1: a[] = { -1, -1, -2, 4, 3 };

Erwartete Ausgabe: Die minimale Teilmenge ist [-2, 4, 3] und das minimale Produkt ist -24.

Eingabe 2: a[] = { -1, 0 };

Erwartete Ausgabe: Minimale Teilmenge ist [-1], minimales Produkt ist -1.

function minProductSubset(a, n) {
   if (n === 1) {
      return [a[0], a[0]];
   }
   let negmax = Number.NEGATIVE_INFINITY;
   let posmin = Number.POSITIVE_INFINITY;
   let count_neg = 0, count_zero = 0;
   let subsets = [[]];  
   for (let i = 0; i < n; i++) {
      if (a[i] === 0) {
         count_zero++;
         continue;
      }
      if (a[i] < 0) {
         count_neg++;
         negmax = Math.max(negmax, a[i]);
      }
      if (a[i] > 0 && a[i] < posmin) {
         posmin = a[i];
      }
      const subsetsLength = subsets.length;
      for(let j = 0; j < subsetsLength; j++){
         const subset = [...subsets[j], a[i]];
         subsets.push(subset);
      }
   }
   if (count_zero === n || (count_neg === 0 && count_zero > 0)) {
      return [0, 0];
   }
   if (count_neg === 0) {
      return [posmin, posmin];
   }
   const negativeSubsets = subsets.filter(subset => subset.reduce((acc, cur) => acc * cur, 1) < 0);
   let minSubset = negativeSubsets[0];
   let minProduct = minSubset.reduce((acc, cur) => acc * cur, 1);
   for (let i = 1; i < negativeSubsets.length; i++) {
      const product = negativeSubsets[i].reduce((acc, cur) => acc * cur, 1);
      if (product < minProduct) {
         minSubset = negativeSubsets[i];
         minProduct = product;
      }
   }  
   return [minSubset, minProduct];
}
let a = [-1, -1, -2, 4, 3];
let n = 5;
const [minSubset, minProduct] = minProductSubset(a, n);
console.log(`The minimum subset is [ ${minSubset.join(', ')} ] and the minimum product is ${minProduct}.`);
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Fazit

In diesem Tutorial haben wir also gelernt, wie man die minimale Produktteilmenge eines Arrays ermittelt, indem man einem einfachen Algorithmus mit JavaScript folgt. Die Lösung umfasst verschiedene Kriterien wie die Anzahl der im Array vorhandenen negativen Zahlen, positiven Zahlen und Nullen. Es verwendet einfache if-else-Bedingungen, um diese Bedingungen zu überprüfen und entsprechend die minimale Teilmenge der Produkte zurückzugeben. Die Komplexität der Programmzeit beträgt O(n) und der benötigte Hilfsraum beträgt O(1).

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonJavaScript-Programm für die minimale Produktteilmenge eines Arrays. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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