JavaScript 程序求方阵中的最大值和最小值

javascript 程序求方阵中的最大值和最小值

要找到最大或最小元素,我们必须关注要进行的比较次数以及选择哪种方法进行比较最有效:使用 if-else 语句比较元素的方法还是使用 if-else 语句比较元素的方法作为内置的。我们将看到完整的代码实现和解释。在本文中,我们将实现一个 JavaScript 程序,用于计算给定方阵中存在的最大和最小元素。

问题简介

这个问题很简单,但是深入研究会带来一些值得学习的突出概念。

在这个问题中,我们得到一个矩阵,对于该矩阵,我们必须找到其中存在的最大和最小元素。例如,如果矩阵是 –

Mat = [ 1, 3, 7,   5, 2, 9,    2, 5, 1]

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从上面的矩阵中,我们可以说 1 是最小或最小元素,而 9 是最大或最大元素。

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让我们通过代码实现来看看解决这个问题的方法 –

天真的方法

在这种方法中,我们将简单地一次遍历所有元素并检查它们是否大于我们当前的元素。将遵循以下步骤 –

首先,我们将创建一个函数来传递不同的矩阵并获取结果

对于给定的矩阵,我们将获取其行和列,以便使用 for 循环遍历它。

我们将创建两个变量来存储最小和最大元素,并假设矩阵的元素小于等于此值,并将它们初始化为最小元素 1000000000。

此外,我们将假设矩阵的元素大于或等于此值,从而将最大元素初始化为 -1000000000。

使用 for 循环,我们将遍历矩阵,对于每个索引,我们将使用两个 if-else 条件。

通过进行所需的比较,我们将更新最大值和最小值。

示例

// creating a function to get the minimum and maximum numberfunction min_max(matrix){   // getting rows and columns of given matrix   var rows = matrix.length   var cols = matrix[0].length   var min_ans = 1000000000   var max_ans = -1000000000      // traversing over the matrix   for(var i = 0; i matrix[i][j]){            min_ans = matrix[i][j];         }         if(max_ans 

时间和空间复杂度

上述代码的时间复杂度为O(N*M),其中N和M分别是行和列。另外,空间复杂度为O(1)。

这里的主要问题不是时间复杂度,而是我们进行比较的次数。在上面的代码中,我们进行了 N * M * 2 次比较,因为对于每个索引,我们都检查了最小和最大元素。

比较有效的方法

此方法在大部分部分与上述方法类似,但对于比较部分,我们现在将通过更新一些 if-else 语句进行 3/2 * N* M 比较。让我们看看代码 -

示例

// creating a function to get the minimum and maximum numberfunction min_max(matrix){   // getting rows and columns of given matrix   var rows = matrix.length   var cols = matrix[0].length   var min_ans = 1000000000   var max_ans = -1000000000      // traversing over the matrix   for(var i = 0; i matrix[i][rows - j - 1]){            if (min_ans > matrix[i][cols - j - 1])            min_ans = matrix[i][cols - j - 1];            if (max_ans matrix[i][j])            min_ans = matrix[i][j];            if (max_ans 

时间和空间复杂度

上述代码的时间复杂度为O(N*M),其中N和M分别是行和列。另外,空间复杂度为O(1)。

这里的比较次数比之前少了,现在是 3/2 * (N*M)。

结论

在本教程中,我们将实现一个 JavaScript 程序,用于计算给定方阵中存在的最大和最小元素。我们遍历了给定的矩阵,并将每个元素与存储答案的变量进行比较。讨论了两种技术:一种的比较次数为 2*N*M,另一种的比较次数为 3/2 *N*M,但这两种方法具有相同的空间复杂度。

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