文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （198）-- 算法导论14.3 6题
六、用go语言，说明如何来维护一个支持操作MIN-GAP的一些数的动态集Q，使得该操作能给出Q中两个最接近的数之间的差值。例如，Q=(1，5，9，15，18，22)，则MIN-GAP返回18-15=3，因为15和18是Q中两个最接近的数。要使得操作INSERT、DELETE、SEARCH和MIN-GAP尽可能高效，并分析它们的运行时间。
文心一言，代码不能运行：
为了维护一个支持MIN-GAP操作的动态集Q，我们可以使用一个最小堆（Min Heap）来高效地处理插入、删除和查找操作。最小堆能够保证在插入、删除和查找操作中具有对数时间复杂度。
下面是一个使用Go语言实现的示例代码：
package?main
import?(
"container/heap"
"fmt"
)
type?MinHeap?[]int
func?(h?MinHeap)?Len()?int???????????{?return?len(h)?}
func?(h?MinHeap)?Less(i,?j?int)?bool?{?return?h[i]?<?h[j]?}
func?(h?MinHeap)?Swap(i,?j?int)??????{?h[i],?h[j]?=?h[j],?h[i]?}
func?(h?*MinHeap)?Push(x?interface{})?{
*h?=?append(*h,?x.(int))
}
func?(h?*MinHeap)?Pop()?interface{}?{
old?:=?*h
n?:=?len(old)
x?:=?old[n-1]
*h?=?old[0?:?n-1]
return?x
}
type?DynamicSet?struct?{
h?????MinHeap?//?最小堆
min???int?????//?当前最小值
gaps??[]int????//?记录差值集合，用于MIN-GAP操作
index?int??????//?gaps的索引，用于记录最新差值的位置
}
func?Constructor()?DynamicSet?{
return?DynamicSet{
h:????MinHeap{},
min:??0,
gaps:?[]int{},
index:?0,
}
}
func?(ds?*DynamicSet)?Insert(num?int)?{
ds.h?=?append(ds.h,?num)?//?插入到堆中
heap.Fix(&ds.h,?ds.h.Len()-1)?//?调整堆结构，使新插入的数成为最小值
ds.min?=?ds.h[0]?//?更新最小值
if?ds.index?<?len(ds.gaps)?&&?num-ds.min?==?ds.gaps[ds.index]?{
ds.index++?//?如果差值已存在，则增加索引位置，以便下次查找下一个差值
}?else?{
ds.gaps?=?append(ds.gaps,?num-ds.min)?//?否则，将新的差值添加到差值集合中
}
}
func?(ds?*DynamicSet)?Delete(num?int)?{
for?i?:=?0;?i?<?len(ds.h);?i++?{
if?ds.h[i]?==?num?{?//?找到要删除的数在堆中的位置
heap.Remove(&ds.h,?i)?//?从堆中删除该数，并调整堆结构
if?num?==?ds.min?{?//?如果删除的数是当前最小值，则更新最小值和差值集合中的最小差值索引位置
ds.min?=?ds.h[0]?//?更新最小值和索引位置为下一个差值的位置（如果存在）或初始位置（如果不存在）
if?ds.index?>?0?{?//?如果存在之前计算出的差值，则更新索引位置为下一个差值的位置（如果存在）或初始位置（如果不存在）
ds.index--?}?}?return?}?}?}?//?如果要删除的数不在堆中，则不执行任何操作（因为我们只处理堆中的数）
}
func?(ds?*DynamicSet)?Search(num?int)?bool?{?//?在堆中查找是否存在指定的数，并返回查找结果（true或false）
for?i?:=?0;?i?<?len(ds.h);?i++?{
if?ds.h[i]?==?num?{?//?如果在堆中找到指定的数，则返回true表示存在该数，并结束查找过程。否则继续查找。
return?true?}?}?return?false?//?如果在堆中未找到指定的数，则返回false表示不存在该数，并结束查找过程。
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，代码正常运行：
为了维护一个支持操作MIN-GAP的动态集Q，我们可以使用平衡二叉搜索树（例如AVL树或红黑树）来存储集合中的数。在这种数据结构中，每个节点都包含一个键值和两个子节点的指针。树的左子树中的所有键值都小于根节点的键值，而右子树中的所有键值都大于根节点的键值。这种性质使得我们可以在O(log n)时间内找到Q中的最小值和最大值，从而计算出两个最接近的数之间的差值。
以下是使用Go语言实现的一个简单示例：
package?main
import?(
"fmt"
"math"
)
type?Node?struct?{
value?int
left??*Node
right?*Node
}
func?NewNode(value?int)?*Node?{
return?&Node{value:?value}
}
func?insert(root?*Node,?value?int)?*Node?{
if?root?==?nil?{
return?NewNode(value)
}
if?value?<?root.value?{
root.left?=?insert(root.left,?value)
}?else?{
root.right?=?insert(root.right,?value)
}
return?root
}
func?minValue(root?*Node)?int?{
current?:=?root
for?current.left?!=?nil?{
current?=?current.left
}
return?current.value
}
func?maxValue(root?*Node)?int?{
current?:=?root
for?current.right?!=?nil?{
current?=?current.right
}
return?current.value
}
func?minGap(root?*Node)?int?{
if?root?==?nil?{
return?math.MaxInt32
}
min?:=?minValue(root)
max?:=?maxValue(root)
return?max?-?min
}
func?main()?{
values?:=?[]int{1,?5,?9,?15,?18,?22}
var?root?*Node
for?_,?value?:=?range?values?{
root?=?insert(root,?value)
}
fmt.Println("Minimum?gap:",?minGap(root))
}
在这个示例中，我们首先定义了一个表示树节点的结构体Node，然后实现了插入、查找最小值、查找最大值和计算最小间隔的函数。最后，在main函数中，我们创建了一棵平衡二叉搜索树，并计算了Q中的最小间隔。
这个实现的时间复杂度如下：
??INSERT操作：O(log n)，因为我们需要沿着树的高度向下查找合适的位置来插入新节点。
??SEARCH操作：O(log n)，因为我们需要沿着树的高度向下查找目标值。
??MIN-GAP操作：O(n)，因为我们需要遍历整个树来找到最小值和最大值。
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360智脑：
以下是 Go 语言实现的支持 MIN-GAP 操作的动态集合 Q 的数据结构和算法：
type?Gap?struct?{
Value????int
Gap??????int
Previous?*Gap
Next?????*Gap
}
type?GapSet?struct?{
Head????*Gap
Tail????*Gap
Length??int
MinGap??int
GapList?map[int]*Gap
}
func?NewGapSet()?*GapSet?{
return?&GapSet{
Head:????nil,
Tail:????nil,
Length:??0,
MinGap:??0,
GapList:?make(map[int]*Gap),
}
}
func?(gs?*GapSet)?Insert(value?int)?{
//?如果集合为空，将新元素作为头尾节点
if?gs.Length?==?0?{
gs.Head?=?&Gap{
Value:???value,
Gap:?????0,
Previous:?nil,
Next:?????nil,
}
gs.Tail?=?gs.Head
}?else?{
//?如果新元素小于头节点，将其插入到头节点之前
if?value?<?gs.Head.Value?{
newNode?:=?&Gap{
Value:???value,
Gap:?????0,
Previous:?nil,
Next:?????gs.Head,
}
gs.Head.Previous?=?newNode
gs.Head?=?newNode
}?else?{
//?如果新元素大于尾节点，将其插入到尾节点之后
if?value?>?gs.Tail.Value?{
newNode?:=?&Gap{
Value:???value,
Gap:?????0,
Previous:?gs.Tail,
Next:?????nil,
}
gs.Tail.Next?=?newNode
gs.Tail?=?newNode
}?else?{
//?如果新元素在中间，找到它的前一个节点和后一个节点，计算间隙并更新最小间隙
previousNode?:=?gs.GapList[value-1].Next
nextNode?:=?gs.GapList[value+1].Previous
gap?:=?nextNode.Value?-?previousNode.Value?-?2
gs.MinGap?=?min(gs.MinGap,?gap)
//?将新元素插入到前一个节点和后一个节点之间
newNode?:=?&Gap{
Value:???value,
Gap:?????gap,
Previous:?previousNode,
Next:?????nextNode,
}
previousNode.Next?=?newNode
nextNode.Previous?=?newNode
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，代码不能运行：
为了有效地支持INSERT、DELETE、SEARCH和MIN-GAP操作，我们可以使用平衡二叉搜索树（如AVL树或红黑树）。在Go语言中，标准库container/heap提供了实现最小堆的数据结构，我们可以使用它来实现这个数据集。但是，由于Go的标准库没有直接提供平衡二叉搜索树，我们需要自己实现或者使用第三方库。在这里，我们将使用Go标准库中的最小堆来解释基本的思路，并分析其性能。
以下是一个简化版的实现，它只包含INSERT、DELETE和MIN-GAP操作，因为SEARCH操作在平衡二叉搜索树中是高效的，其时间复杂度为O(log n)。
package?main
import?(
"container/heap"
"fmt"
)
//?定义我们的优先队列元素
type?IntHeapElement?struct?{
Value????int
Index????int?//?元素在原始数组中的索引
HeapIndex?int?//?在堆中的索引
}
//?实现?heap.Interface?接口的四个方法以支持我们的?heap
type?IntHeap?[]IntHeapElement
func?(h?IntHeap)?Len()?int???????????{?return?len(h)?}
func?(h?IntHeap)?Less(i,?j?int)?bool?{?return?h[i].Value?<?h[j].Value?}
func?(h?IntHeap)?Swap(i,?j?int)??????{?h[i],?h[j]?=?h[j],?h[i]?}
func?(h?*IntHeap)?Push(x?interface{})?{
*h?=?append(*h,?x.(IntHeapElement))
(*h)[(*h).Len()-1].HeapIndex?=?(*h).Len()?-?1
}
func?(h?*IntHeap)?Pop()?interface{}?{
old?:=?*h
n?:=?len(old)
x?:=?old[n-1]
old[n-1]?=?zeroIntHeapElement
*h?=?old[0?:?n-1]
x.HeapIndex?=?-1
return?x
}
//?零值元素，用于初始化堆
var?zeroIntHeapElement?=?IntHeapElement{}
//?INSERT?函数将元素添加到堆中
func?(q?*IntHeap)?INSERT(value?int,?index?int)?{
heap.Push(q,?IntHeapElement{Value:?value,?Index:?index})
}
//?DELETE?函数从堆中删除元素
func?(q?*IntHeap)?DELETE(index?int)?{
//?先将元素交换到堆的末尾
heap.Swap(q,?0,?q.Len()-1)
//?弹出堆顶元素
element?:=?heap.Pop(q).(IntHeapElement)
//?更新堆中元素的索引信息
for?i,?e?:=?range?*q?{
if?e.Index?>?element.Index?{
e.HeapIndex?=?i
}
}
}
//?MIN-GAP?函数返回堆中两个最接近的数之间的差值
func?(q?*IntHeap)?MINGAP()?int?{
if?q.Len()?<?2?{
return?0
}
//?取得堆中的前两个元素
first?:=?(*q)[0]
second?:=?(*q)[1]
//?返回它们之间的差值
return?first.Value?-?second.Value
}
func?main()?{
q?:=?&IntHeap{}
//?插入元素
q.INSERT(1,?0)
q.INSERT(5,?1)
q.INSERT(9,?2)
q.INSERT(15,?3)
q.INSERT(18,?4)
q.INSERT(22,?5)
fmt.Println("MIN-GAP:",?q.MINGAP())?//?应该输出?3
//?删除元素
q.DELETE(3)?//?删除索引为3的元素，即15
fmt.Println("MIN-GAP:",?q.MINGAP())?//?应该输出?2
}
性能分析：
?INSERT操作：向堆中插入一个元素的时间复杂度是O
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通义千问，代码正常运行：
要维护这样一个动态集合，并支持INSERT、DELETE、SEARCH和MIN-GAP操作，我们可以使用一个有序数据结构，比如平衡二叉搜索树（如AVL树或红黑树）。此外，我们将额外维护一个堆来记录所有相邻元素之间的间隙，以便快速获取最小间隙。
下面是简化版的Go语言实现思路：
package?main
import?(
"container/heap"
"math"
)
//?自定义结构体，存储元素值以及索引（用于堆中）
type?GapItem?struct?{
Diff?????int???????//?元素间的差距
Element1,?Element2?int?//?差距对应的元素对
Index1,?Index2?????int?//?对应元素在有序集合中的索引
}
//?优先队列，按差距从小到大排列
type?MinGapHeap?[]GapItem
func?(h?MinGapHeap)?Len()?int???????????{?return?len(h)?}
func?(h?MinGapHeap)?Less(i,?j?int)?bool?{?return?h[i].Diff?<?h[j].Diff?}
func?(h?MinGapHeap)?Swap(i,?j?int)??????{?h[i],?h[j]?=?h[j],?h[i]?}
func?(h?*MinGapHeap)?Push(x?interface{})?{
*h?=?append(*h,?x.(GapItem))
}
func?(h?*MinGapHeap)?Pop()?interface{}?{
old?:=?*h
n?:=?len(old)
x?:=?old[n-1]
*h?=?old[0?:?n-1]
return?x
}
//?使用平衡二叉搜索树（这里简化为数组，实际可替换为标准库中的avl或红黑树等）
type?OrderedSet?struct?{
data?????????[]int
gapHeap??????MinGapHeap
elementToHeap?map[int]int?//?记录元素与其在gapHeap中的索引映射
}
//?初始化有序集合
func?NewOrderedSet()?*OrderedSet?{
return?&OrderedSet{
data:?????????make([]int,?0),
gapHeap:??????make(MinGapHeap,?0),
elementToHeap:?make(map[int]int),
}
}
//?插入元素
func?(os?*OrderedSet)?Insert(val?int)?{
os.data?=?append(os.data,?val)
sort.Ints(os.data)
//?更新堆
if?len(os.data)?>?1?{
diff?:=?os.data[len(os.data)-1]?-?os.data[len(os.data)-2]
os.updateGapHeap(len(os.data)-2,?len(os.data)-1,?diff)
}
}
//?删除元素
func?(os?*OrderedSet)?Delete(val?int)?{
index?:=?sort.SearchInts(os.data,?val)
if?index?<?len(os.data)?&&?os.data[index]?==?val?{
os.data?=?append(os.data[:index],?os.data[index+1:]...)
//?更新堆，删除与val相关的间隙项
for?_,?heapIndex?:=?range?[2]int{os.elementToHeap[val],?os.elementToHeap[val]-1}?{
if?heapIndex?>=?0?&&?heapIndex?<?len(os.gapHeap)?{
item?:=?os.gapHeap[heapIndex]
if?item.Element1?==?val?||?item.Element2?==?val?{
os.removeGapFromHeap(heapIndex)
}
}
}
//?修复相邻元素之间的间隙
if?index?<?len(os.data)?{
diff?:=?os.data[index]?-?os.data[index-1]
os.updateGapHeap(index-1,?index,?diff)
}
}
}
//?更新堆，插入或更新差距项
func?(os?*OrderedSet)?updateGapHeap(i,?j?int,?diff?int)?{
//?如果已经有对应的堆项，则更新，否则插入
if?heapIndex,?ok?:=?os.elementToHeap[os.data[j]];?ok?{
os.gapHeap[heapIndex].Diff?=?diff
heap.Fix(&os.gapHeap,?heapIndex)
}?else?{
newItem?:=?GapItem{
Diff:?????diff,
Element1:?os.data[i],
Element2:?os.data[j],
Index1:???i,
Index2:???j,
}
os.gapHeap.Push(newItem)
os.elementToHeap[os.data[j]]?=?len(os.gapHeap)?-?1
}
//?可能的情况是更新后的间隙是最小的，因此需要调整堆顶
if?len(os.gapHeap)?>?0?&&?os.gapHeap[0].Diff?>?diff?{
heap.Fix(&os.gapHeap,?0)
}
}
//?从堆中移除差距项
func?(os?*OrderedSet)?removeGapFromHeap(heapIndex?int)?{
last?:=?len(os.gapHeap)?-?1
os.gapHeap.Swap(heapIndex,?last)
os.gapHeap.Pop()
os.elementToHeap[os.gapHeap[last].Element2]?=?heapIndex
}
//?最小间隙
func?(os?*OrderedSet)?MinGap()?int?{
if?len(os.gapHeap)?>?0?{
return?os.gapHeap[0].Diff
}
return?math.MaxInt32?//?当集合为空时返回极大值
}
//?搜索元素（此处略去，平衡二叉搜索树的标准实现中已有该功能）
//?示例用法
func?main()?{
q?:=?NewOrderedSet()
q.Insert(1)
q.Insert(5)
q.Insert(9)
q.Insert(15)
q.Insert(18)
q.Insert(22)
fmt.Println(q.MinGap())?//?输出：3
}
运行时间分析：
??INSERT：时间复杂度为O(log n)，因为需要在平衡二叉搜索树中插入元素，并更新最小间隙堆。
??DELETE：时间复杂度也是O(log n)，因为需要在平衡二叉搜索树中删除元素，并更新受影响的最小间隙堆。
??SEARCH：对于平衡二叉搜索树，搜索时间复杂度为O(log n)。
??MIN-GAP：由于维护了一个最小间隙堆，常数时间内即可得到最小间隙。尽管插入和删除操作会调整堆，但在最坏情况下，调整堆的时间复杂度也为O(log k)，其中k为堆中元素数量，通常远小于n。
总结：通过使用平衡二叉搜索树和最小间隙堆的数据结构组合，可以有效地支持INSERT、DELETE、SEARCH和MIN-GAP操作，并保持较高的效率，其中INSERT、DELETE、SEARCH的时间复杂度均为O(log n)，而MIN-GAP的时间复杂度为O(1)（忽略堆调整的时间成本时）。
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
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述天工：
在Go语言中，我们可以使用平衡树（如红黑树）来实现这个动态集Q。平衡树的一个主要优点是，无论数据集如何变化，它们都能保持对数级别的操作时间。
首先，定义一个节点类型：
type?Node?struct?{
Value?int
Left??*Node
Right?*Node
}
然后，创建一个根节点：
var?Root?*Node
接下来，实现插入、删除、查找和最小间隙四个操作：
插入操作：
func?Insert(value?int)?{
newNode?:=?&Node{Value:?value}
current?:=?Root
for?{
if?value?<?current.Value?{
if?current.Left?==?nil?{
current.Left?=?newNode
break
}?else?{
current?=?current.Left
}
}?else?if?value?>?current.Value?{
if?current.Right?==?nil?{
current.Right?=?newNode
break
}?else?{
current?=?current.Right
}
}?else?{
//?value?already?exists?in?the?tree
break
}
}
Root?=?newNode
}
删除操作：
func?Delete(value?int)?{
if?Root.Value?==?value?{
if?Root.Left?==?nil?&&?Root.Right?==?nil?{
Root?=?nil
return
}?else?if?Root.Left?==?nil?{
replaceRootWithRightChild(Root)
}?else?if?Root.Right?==?nil?{
replaceRootWithLeftChild(Root)
}
}?else?{
var?current?*Node
current?=?Root
for?{
if?value?<?current.Value?{
if?current.Left?==?nil?{
return?//?value?not?found
}?else?{
current?=?current.Left
}
}?else?if?value?>?current.Value?{
if?current.Right?==?nil?{
return?//?value?not?found
}?else?{
current?=?current.Right
}
}?else?{
break
}
}
if?current.Left?==?nil?{
replaceParentLeftChildWithRightChild(current)
}?else?if?current.Right?==?nil?{
replaceParentRightChildWithLeftChild(current)
}
}
}
查找操作：
func?Search(value?int)?bool?{
current?:=?Root
for?current?!=?nil?&&?current.Value?!=?value?{
if?value?<?current.Value?{
current?=?current.Left
}?else?{
current?=?current.Right
}
}
return?current?!=?nil
}
最小间隙操作：
func?MinGap()?int?{
current?:=?Root
gap?:=?math.MaxInt32
for?{
if?current.Left?!=?nil?&&?current.Left.Value+1?==?current.Value?{
gap?=?min(gap,?current.Value-current.Left.Value)
}
if?current.Right?!=?nil?&&?current.Right.Value-1?==?current.Value?{
gap?=?min(gap,?current.Value-current.Right.Value+1)
}
if?current.Left?==?nil?&&?current.Right?==?nil?{
return?gap
}
if?current.Left?==?nil?{
current?=?current.Right
}?else?if?current.Right?==?nil?{
current?=?current.Left
}?else?{
if?current.Left.Value?<?current.Right.Value?{
current?=?current.Right
}?else?{
current?=?current.Left
}
}
}
}
运行时间的分析：
??插入操作：最坏情况下，每次插入都需要重新平衡整棵树。在红黑树中，最坏情况下的插入时间复杂度为O(logn)，其中n是树中的元素数量。
??删除操作：最坏情况下，每次删除都可能导致整棵树重新平衡。最坏情况下的删除时间复杂度为O(logn)。
??查找操作：在平衡树中，查找操作的时间复杂度是O(logn)。
??最小间隙操作：该操作涉及遍历整棵树，因此最坏情况下的时间复杂度为O(n)，其中n是树中的元素数量。
注意：上述代码片段没有涵盖所有的边界情况和错误处理，并且没有进行过测试。在实际使用时，您应该添加适当的错误检查，并进行充分的测试。
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
在这里插入图片描述灵小智：
要维护一个支持操作MIN-GAP的数的动态集Q，可以使用平衡二叉搜索树（BST）来实现。在go语言中可以使用内置的container包中的treemap来实现平衡二叉搜索树。
首先，定义一个结构体来表示Q中的每个元素：
type?Element?struct?{
value?int
}
然后，创建一个treemap，用于存储Q中的元素：
import?(
"fmt"
"github.com/emirpasic/gods/maps/treemap"
)
func?main()?{
Q?:=?treemap.NewWithIntComparator()
}
接下来，定义INSERT、DELETE和SEARCH操作的函数。其中，INSERT操作将一个新元素插入到Q中，DELETE操作删除给定值的元素，SEARCH操作查找给定值的元素是否存在：
func?Insert(Q?*treemap.Map,?value?int)?{
Q.Put(value,?&Element{value})
}
func?Delete(Q?*treemap.Map,?value?int)?{
Q.Remove(value)
}
func?Search(Q?*treemap.Map,?value?int)?bool?{
_,?found?:=?Q.Get(value)
return?found
}
最后，定义MIN-GAP操作的函数。该操作遍历整个Q，找到相邻两个元素之间差值最小的情况，并返回差值：
func?MinGap(Q?*treemap.Map)?int?{
minGap?:=?-1
prevValue?:=?-1
for?_,?v?:=?range?Q.Keys()?{
value?:=?v.(int)
if?prevValue?!=?-1?{
gap?:=?value?-?prevValue
if?minGap?==?-1?||?gap?<?minGap?{
minGap?=?gap
}
}
prevValue?=?value
}
return?minGap
}
使用以上定义的函数来操作Q：
func?main()?{
Q?:=?treemap.NewWithIntComparator()
Insert(Q,?1)
Insert(Q,?5)
Insert(Q,?9)
Insert(Q,?15)
Insert(Q,?18)
Insert(Q,?22)
fmt.Println("MIN-GAP:",?MinGap(Q))?//?输出：MIN-GAP:?3
Delete(Q,?15)
fmt.Println("MIN-GAP:",?MinGap(Q))?//?输出：MIN-GAP:?4
fmt.Println("Search?18:",?Search(Q,?18))?//?输出：Search?18:?true
fmt.Println("Search?99:",?Search(Q,?99))?//?输出：Search?99:?false
}
在以上实现中，INSERT、DELETE和SEARCH操作的平均时间复杂度为O(log n)，其中n为Q中元素的数量。而MIN-GAP操作需要遍历整个Q，所以它的时间复杂度为O(n)。
总结：通过使用平衡二叉搜索树（treemap）来实现动态集Q，并利用该数据结构的特性，可以高效地支持INSERT、DELETE、SEARCH和MIN-GAP操作。
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chatgpt，代码正常运行：
下面是使用Go语言来实现支持操作MIN-GAP的动态集Q的示例代码：
package?main
import?(
"fmt"
"sort"
)
type?DynamicSet?struct?{
numbers?[]int
}
//?初始化一个空的动态集Q
func?NewDynamicSet()?*DynamicSet?{
return?&DynamicSet{}
}
//?插入一个数到动态集Q中
func?(ds?*DynamicSet)?Insert(num?int)?{
ds.numbers?=?append(ds.numbers,?num)
sort.Ints(ds.numbers)?//?对数组进行排序以便后续计算最小差值
}
//?从动态集Q中删除一个数
func?(ds?*DynamicSet)?Delete(num?int)?{
index?:=?-1
for?i,?n?:=?range?ds.numbers?{
if?n?==?num?{
index?=?i
break
}
}
if?index?!=?-1?{
ds.numbers?=?append(ds.numbers[:index],?ds.numbers[index+1:]...)
}
}
//?在动态集Q中搜索指定的数是否存在
func?(ds?*DynamicSet)?Search(num?int)?bool?{
index?:=?sort.SearchInts(ds.numbers,?num)
if?index?<?len(ds.numbers)?&&?ds.numbers[index]?==?num?{
return?true
}
return?false
}
//?计算动态集Q中两个最接近的数之间的差值（即MIN-GAP操作）
func?(ds?*DynamicSet)?MinGap()?int?{
minGap?:=?0
for?i?:=?1;?i?<?len(ds.numbers);?i++?{
gap?:=?ds.numbers[i]?-?ds.numbers[i-1]
if?minGap?==?0?||?gap?<?minGap?{
minGap?=?gap
}
}
return?minGap
}
func?main()?{
q?:=?NewDynamicSet()
q.Insert(1)
q.Insert(5)
q.Insert(9)
q.Insert(15)
q.Insert(18)
q.Insert(22)
fmt.Println("MIN-GAP:",?q.MinGap())?//?输出最小差值
q.Delete(9)?//?删除一个数
fmt.Println("Search?9:",?q.Search(9))?//?搜索删除的数，返回false
q.Insert(14)?//?插入一个新数
fmt.Println("MIN-GAP:",?q.MinGap())???//?输出新的最小差值
fmt.Println("Search?14:",?q.Search(14))?//?搜索插入的新数，返回true
}
该示例代码中，动态集Q通过使用切片来存储数字，并使用内置的sort包对数组进行排序。INSERT操作将数字插入到切片中并进行排序，DELETE操作删除指定数字，SEARCH操作在排好序的切片中进行二分查找来确定数字是否存在，而MIN-GAP操作计算最接近两个数字之间的最小差值。
INSERT和DELETE操作具有O(log n)复杂度，其中n是动态集Q中元素的数量。SEARCH操作具有O(log n)复杂度，在二分查找过程中进行元素比较。MIN-GAP操作遍历排好序的切片一次，因此具有O(n)复杂度。
请注意，在实际应用中可能需要更多错误检查和边界条件处理来确保代码的健壮性和正确性。以上示例代码仅为演示目的。
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kimi，代码正常运行：
在 Go 语言中，为了维护一个支持 MIN-GAP 操作的动态集合 Q，我们可以使用红黑树（Red-Black Tree）作为基础数据结构。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它可以在 O(log n) 时间内完成插入、删除和搜索操作。为了支持 MIN-GAP 操作，我们需要在每个节点中存储额外的信息，即以该节点为根的子树中的最小差值。
以下是实现这一功能的 Go 代码示例：
package?main
import?(
"fmt"
)
type?Node?struct?{
key?????int
color???int?//?0:?black,?1:?red
left????*Node
right???*Node
parent??*Node
minGap??int?//?存储以当前节点为根的子树的最小差值
minVal??int?//?存储以当前节点为根的子树的最小值
maxVal??int?//?存储以当前节点为根的子树的最大值
}
func?(n?*Node)?updateMinMaxGap()?{
if?n?==?nil?{
return
}
n.minVal?=?n.key
n.maxVal?=?n.key
if?n.left?!=?nil?{
n.minVal?=?min(n.minVal,?n.left.minVal)
n.maxVal?=?max(n.maxVal,?n.left.maxVal)
}
if?n.right?!=?nil?{
n.minVal?=?min(n.minVal,?n.right.minVal)
n.maxVal?=?max(n.maxVal,?n.right.maxVal)
}
n.minGap?=?min(n.minVal-n.maxVal,?n.minGap)
}
func?min(a,?b?int)?int?{
if?a?<?b?{
return?a
}
return?b
}
func?max(a,?b?int)?int?{
if?a?>?b?{
return?a
}
return?b
}
func?insert(root?*Node,?key?int)?*Node?{
if?root?==?nil?{
return?&Node{key:?key,?minGap:?max(0,?key),?minVal:?key,?maxVal:?key}
}
if?key?<?root.key?{
root.left?=?insert(root.left,?key)
root.left.parent?=?root
}?else?if?key?>?root.key?{
root.right?=?insert(root.right,?key)
root.right.parent?=?root
}?else?{
//?处理重复的键值
//?在这里，你可以选择更新节点的值或者保持不变
}
root.updateMinMaxGap()
return?root
}
func?delete(root?*Node,?key?int)?*Node?{
if?root?==?nil?{
return?nil
}
//?...（省略删除操作的实现）
root.updateMinMaxGap()
return?root
}
func?search(root?*Node,?key?int)?*Node?{
if?root?==?nil?||?root.key?==?key?{
return?root
}
if?key?<?root.key?{
return?search(root.left,?key)
}
return?search(root.right,?key)
}
func?minGap(root?*Node)?int?{
if?root?==?nil?{
return?math.MaxInt32
}
return?root.minGap
}
func?main()?{
root?:=?&Node{}
//?插入元素
for?_,?val?:=?range?[]int{1,?5,?9,?15,?18,?22}?{
root?=?insert(root,?val)
}
//?输出最小差值
fmt.Println("MIN-GAP:",?minGap(root))
}
在这个实现中，我们为每个节点增加了minGap、minVal和maxVal字段。在插入和删除操作中，我们需要更新这些字段以保持最小差值的正确性。updateMinMaxGap函数用于更新当前节点及其子节点的最小差值、最小值和最大值。
插入操作的复杂度为 O(log n)，因为红黑树是自平衡的。删除操作同样复杂度为 O(log n)。搜索操作的复杂度也是 O(log n)。MIN-GAP 操作的复杂度为 O(1)，因为它只需要返回根节点的minGap字段。
请注意，这个实现假设树中的键值是唯一的。如果树中允许重复的键值，你需要在插入操作中添加额外的逻辑来处理这种情况。此外，这个实现没有考虑红黑树的颜色调整和旋转操作，这些操作在实际的红黑树实现中是必要的。
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
在这里插入图片描述混元，抛panic：
为了实现一个支持操作 MIN-GAP 的动态集 Q，我们可以使用一个平衡二叉搜索树（例如 AVL 树或红黑树）来存储 Q 中的数。这样，我们可以在 O(log n) 时间内执行 INSERT、DELETE 和 SEARCH 操作，其中 n 是 Q 中的元素数量。
以下是使用 Go 语言实现的一个简单的 AVL 树，用于维护一个支持 MIN-GAP 操作的动态集 Q：
package?main
import?(
"fmt"
"math"
)
type?Node?struct?{
value?int
left??*Node
right?*Node
height?int
}
func?newNode(value?int)?*Node?{
return?&Node{
value:??value,
height:?1,
}
}
func?(n?*Node)?updateHeight()?{
n.height?=?1?+?int(math.Max(float64(n.left.height),?float64(n.right.height)))
}
func?(n?*Node)?balanceFactor()?int?{
return?n.left.height?-?n.right.height
}
func?(n?*Node)?rotateRight()?*Node?{
newRoot?:=?n.left
n.left?=?newRoot.right
newRoot.right?=?n
n.updateHeight()
newRoot.updateHeight()
return?newRoot
}
func?(n?*Node)?rotateLeft()?*Node?{
newRoot?:=?n.right
n.right?=?newRoot.left
newRoot.left?=?n
n.updateHeight()
newRoot.updateHeight()
return?newRoot
}
func?(n?*Node)?balance()?*Node?{
n.updateHeight()
if?n.balanceFactor()?>?1?{
if?n.left.balanceFactor()?<?0?{
n.left?=?n.left.rotateLeft()
}
return?n.rotateRight()
}
if?n.balanceFactor()?<?-1?{
if?n.right.balanceFactor()?>?0?{
n.right?=?n.right.rotateRight()
}
return?n.rotateLeft()
}
return?n
}
func?insert(root?*Node,?value?int)?*Node?{
if?root?==?nil?{
return?newNode(value)
}
if?value<?root.value?{
root.left?=?insert(root.left,?value)
}?else?if?value?>?root.value?{
root.right?=?insert(root.right,?value)
}?else?{
return?root
}
return?root.balance()
}
func?delete(root?*Node,?value?int)?*Node?{
if?root?==?nil?{
return?nil
}
if?value<?root.value?{
root.left?=?delete(root.left,?value)
}?else?if?value?>?root.value?{
root.right?=?delete(root.right,?value)
}?else?{
if?root.left?==?nil?{
return?root.right
}
if?root.right?==?nil?{
return?root.left
}
minValueNode?:=?root.right
for?minValueNode.left?!=?nil?{
minValueNode?=?minValueNode.left
}
root.value?=?minValueNode.value
root.right?=?delete(root.right,?minValueNode.value)
}
return?root.balance()
}
func?search(root?*Node,?value?int)?*Node?{
current?:=?root
for?current?!=?nil?{
if?current.value?==?value?{
return?current
}
if?value<?current.value?{
current?=?current.left
}?else?{
current?=?current.right
}
}
return?nil
}
func?minGap(root?*Node)?int?{
if?root?==?nil?||?root.left?==?nil?{
return?math.MaxInt32
}
leftMin?:=?minGap(root.left)
rightMin?:=?minGap(root.right)
return?int(math.Min(float64(leftMin),?float64(rightMin)))
}
func?main()?{
root?:=?insert(nil,?1)
root?=?insert(root,?5)
root?=?insert(root,?9)
root?=?insert(root,?15)
root?=?insert(root,?18)
root?=?insert(root,?22)
fmt.Println("Minimum?gap:",?minGap(root))
}
这个代码实现了一个简单的 AVL 树，用于维护一个支持 MIN-GAP 操作的动态集 Q。我们使用 insert、delete 和 search 函数来执行 INSERT、DELETE 和 SEARCH 操作，而 minGap 函数用于计算 Q 中两个最接近的数之间的差值。
请注意，这个实现假设 Q 中的数是唯一的。如果 Q 中可能存在重复的数，你需要根据具体需求进行相应的修改。
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