关于数组的几道面试题

来源:互联网 发布:linux 删除svn信息 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 05:56
关于数组的几道面试题

数组是最基本的数据结构,关于数组的面试题也屡见不鲜,本文罗列了一些常见的面试题,仅供参考,如果您有更好的题目或者想法,欢迎留言讨论。目前有以下18道题目,如果有好的题目,随时更新。

  • 数组求和
  • 求数组的最大值和最小值
  • 求数组的最大值和次大值
  • 求数组中出现次数超过一半的元素
  • 求数组中元素的最短距离
  • 求两个有序数组的共同元素
  • 求三个数组的共同元素
  • 找出数组中唯一的重复元素
  • 找出出现奇数次的元素
  • 求数组中满足给定和的数对
  • 最大子段和
  • 最大子段积
  • 数组循环移位
  • 字符串逆序
  • 组合问题
  • 合并两个数组
  • 重排问题
  • 找出绝对值最小的元素

数组求和

给定一个含有n个元素的整型数组a,求a中所有元素的和。可能您会觉得很简单,是的,的确简单,但是为什么还要说呢,原因有二,第一,这道题要求用递归法,只用一行代码。第二,这是我人生中第一次面试时候遇到的题,意义特殊。

分析

简单说一下,两种情况

1. 如果数组元素个数为0,那么和为0。

2. 如果数组元素个数为n,那么先求出前n - 1个元素之和,再加上a[n - 1]即可

代码

// 数组求和
int sum(int*a, int n)
{
     
return n ==0?0 : sum(a, n -1+ a[n -1];
}

求数组的最大值和最小值

给定一个含有n个元素的整型数组a,找出其中的最大值和最小值

分析

常规的做法是遍历一次,分别求出最大值和最小值,但我这里要说的是分治法(Divide and couquer),将数组分成左右两部分,先求出左半部份的最大值和最小值,再求出右半部份的最大值和最小值,然后综合起来求总体的最大值及最小值。这是个递归过程,对于划分后的左右两部分,同样重复这个过程,直到划分区间内只剩一个元素或者两个元素。

代码

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// 求数组的最大值和最小值,返回值在maxValue和minValuevoid MaxandMin(int *a, int l, int r, int& maxValue, int& minValue){    if(l == r) // l与r之间只有一个元素    {        maxValue = a[l] ;        minValue = a[l] ;        return ;    }    if(l + 1 == r) // l与r之间只有两个元素    {        if(a[l] >= a[r])        {            maxValue = a[l] ;            minValue = a[r] ;        }        else        {            maxValue = a[r] ;            minValue = a[l] ;        }        return ;    }    int m = (l + r) / 2 ; // 求中点    int lmax ; // 左半部份最大值    int lmin ; // 左半部份最小值    MaxandMin(a, l, m, lmax, lmin) ; // 递归计算左半部份    int rmax ; // 右半部份最大值    int rmin ; // 右半部份最小值    MaxandMin(a, m + 1, r, rmax, rmin) ; // 递归计算右半部份    maxValue = max(lmax, rmax) ; // 总的最大值    minValue = min(lmin, rmin) ; // 总的最小值}
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求数组的最大值和次大值

给定一个含有n个元素的整型数组,求其最大值和次大值

分析

思想和上一题类似,同样是用分治法,先求出左边的最大值leftmax和次大值leftsecond,再求出右边的最大值rightmax和次大值rightsecond,然后合并,如何合并呢?分情况考虑

1 如果leftmax > rightmax,那么可以肯定leftmax是最大值,但次大值不一定是rightmax,但肯定不是rightsecond,只需将leftsecond与rightmax做一次比较即可。

2 如果rightmax > leftmax,那么可以肯定rightmax是最大值,但次大值不一定是leftmax,但肯定不是leftsecond,所以只需将leftmax与rightsecond做一次比较即可。

注意

这种方法无法处理最大元素有多个的情况,比如3,5,7,7将返回7,7而不是7,5。感谢网友 从无到有靠谁人 指出。

代码

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// 找出数组的最大值和次大值,a是待查找的数组,left和right是查找区间,max和second存放结果void MaxandMin(int a[], int left, int right, int&max, int&second){    if(left == right)    {        max = a[left] ;        second =  INT_MIN;    }    elseif(left +1== right)    {        max = a[left] > a[right] ? a[left] : a[right] ;        second = a[left] < a[right] ? a[left] : a[right] ;    }    else    {        int mid = left + (right - left) /2 ;        int leftmax ;        int leftsecond ;        MaxandMin(a, left, mid, leftmax, leftsecond) ;        int rightmax ;        int rightsecond ;        MaxandMin(a, mid +1, right, rightmax, rightsecond) ;        if (leftmax > rightmax)        {            max = leftmax ;            second = leftsecond > rightmax ? leftsecond : rightmax ;        }        else        {            max = rightmax ;            second = leftmax < rightsecond ? rightsecond : leftmax ;        }    }}
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求数组中出现次数超过一半的元素

给定一个n个整型元素的数组a,其中有一个元素出现次数超过n / 2,求这个元素。据说是百度的一道题

分析

设置一个当前值和当前值的计数器,初始化当前值为数组首元素,计数器值为1,然后从第二个元素开始遍历整个数组,对于每个被遍历到的值a[i]

1 如果a[i]==currentValue,则计数器值加1

2 如果a[i] != currentValue, 则计数器值减1,如果计数器值小于0,则更新当前值为a[i],并将计数器值重置为1

代码

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// 找出数组中出现次数超过一半的元素int Find(int* a, int n){    int curValue = a[0] ;    int count = 1 ;    for (int i = 1; i < n; ++i)    {        if (a[i] == curValue)            count++ ;        else        {            count-- ;            if (count < 0)            {                curValue = a[i] ;                count = 1 ;            }        }    }    return curValue ;}
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另一个方法是先对数组排序,然后取中间元素即可,因为如果某个元素的个数超过一半,那么数组排序后该元素必定占据数组的中间位置。

求数组中元素的最短距离

给定一个含有n个元素的整型数组,找出数组中的两个元素x和y使得abs(x - y)值最小

分析

先对数组排序,然后遍历一次即可

代码

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int compare(const void* a, const void* b){    return *(int*)a - *(int*)b ;}// 求数组中元素的最短距离void MinimumDistance(int* a, int n){    // Sort    qsort(a, n, sizeof(int), compare) ;    int i ; // Index of number 1    int j ; // Index of number 2    int minDistance = numeric_limits<int>::max() ;    for (int k = 0; k < n - 1; ++k)    {        if (a[k + 1] - a[k] < minDistance)        {            minDistance = a[k + 1] - a[k] ;            i = a[k] ;            j = a[k + 1] ;        }    }    cout << "Minimum distance is: " << minDistance << endl ;    cout << "i = " << i << " j = " << j << endl ;}
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求两个有序数组的共同元素

给定两个含有n个元素的有序(非降序)整型数组a和b,求出其共同元素,比如

a = 0, 1, 2, 3, 4

b = 1, 3, 5, 7, 9

输出 1, 3

分析

充分利用数组有序的性质,用两个指针i和j分别指向a和b,比较a[i]和b[j],根据比较结果移动指针,则有如下三种情况

1. a[i] < b[j],则i增加1,继续比较

2. a[i] == b[j],则i和j皆加1,继续比较

3. a[i] < b[j],则j加1,继续比较

重复以上过程直到i或j到达数组末尾。

代码

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// 找出两个数组的共同元素void FindCommon(int* a, int* b, int n){    int i = 0;    int j = 0 ;    while (i < n && j < n)    {        if (a[i] < b[j])            ++i ;        else if(a[i] == b[j])        {            cout << a[i] << endl ;            ++i ;            ++j ;        }        else// a[i] > b[j]            ++j ;    }}
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这到题还有其他的解法,比如对于a中任意一个元素,在b中对其进行Binary Search,因为a中有n个元素,而在b中进行Binary Search需要logn。所以找出全部相同元素的时间复杂度是O(nlogn)。

另外,上面的方法,只要b有序即可,a是否有序无所谓,因为我们只是在b中做Binary Search。如果a也有序的话,那么再用上面的方法就有点慢了,因为如果a中某个元素在b中的位置是k的话,那么a中下一个元素在b中的位置一定位于k的右侧,所以本次的搜索空间可以根据上次的搜索结果缩小,而不是仍然在整个b中搜索。也即如果a和b都有序的话,代码可以做如下修改,记录上次搜索时b中元素的位置,作为下一次搜索的起始点。

求三个数组的共同元素

给定三个含有n个元素的整型数组a,b和c,求他们最小的共同元素

分析

如果三个数组都有序,那么可以设置三个指针指向三个数组的头部,然后根据这三个指针所指的值进行比较来移动指针,直道找到共同元素。

代码

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// 三个数组的共同元素-只找最小的void FindCommonElements(int a[], int b[], int c[], int x, int y, int z){    for(int i = 0, j = 0, k = 0; i < x && j < y && k < z;)    {        if(a[i] < b[j])        {            i++ ;        }        else // a[i] >= b[j]        {            if(b[j] < c[k])            {                j++ ;            }            else // b[j] >= c[k]            {                if(c[k] < a[i])                {                    k++ ;                }                else // c[k] >= a[i]                {                    cout << c[k] << endl ;                    return ;                }            }        }    }    cout << "Not found!" << endl ;}
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如果三个数组都无序,可以先对a, b进行排序,然后对c中任意一个元素都在b和c中做二分搜索。

代码

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// 找出三个数组的共同元素// O(NlogN)int UniqueCommonItem(int *a, int *b, int *c, int n){    // sort array a    qsort(a, n, sizeof(int), compare) ; // NlogN    // sort array b    qsort(b, n, sizeof(int), compare) ; // NlogN    // for each element in array c, do a binary search in a and b    // This is up to a complexity of N*2*logN    for (int i = 0; i < n; i++)    {        if(BinarySearch(a, n, c[i]) && BinarySearch(b, n, c[i]))            return c[i] ;    }    return - 1 ; // not found}
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也可以对a进行排序,然后对于b和c中任意一个元素都在a中进行二分搜索

代码

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// 找出三个数组唯一的共同元素// O(NlogN)int UniqueCommonItem1(int *a, int *b, int *c, int n){    // sort array a    qsort(a, n, sizeof(int), compare) ; // NlogN    // Space for time    bool *bb = new bool[n] ;    memset(bb, 0, n) ;    bool *bc = new bool[n] ;    memset(bb, 0, n) ;    // for each element in b, do a BS in a and mark all the common element    for (int i = 0; i < n; i++) // NlogN    {        if(BinarySearch(a, n, b[i]))            bb[i] = true ;    }    // for each element in c, do a BS only if b[i] is true    for (int i = 0; i < n; i++) // NlogN    {        if(b[i] && BinarySearch(a, n, c[i]))            return c[i] ;    }    return - 1 ; // not found}
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排序和二分搜索代码如下

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// Determine whether a contains value kbool BinarySearch(int *a, int n, int k){    int left = 0 ;    int right = n - 1 ;    while (left <= right)    {        int mid = (left + right) ;        if(a[mid] < k)            left = mid + 1 ;        if(a[mid] == k)            return true ;        else            right = mid - 1 ;    }    return false ;}// Compare function for qsortint compare(const void* a, const void* b){    return *(int*)a - *(int*)b ;}
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小小总结一下,对于在数组中进行查找的问题,可以分如下两种情况处理

1. 如果给定的数组有序,那么首先应该想到Binary Search,所需O(logn)

2. 如果给定的数组无序,那么首先应该想到对数组进行排序,很多排序算法都能在O(nlogn)时间内对数组进行排序,然后再使用二分搜索,总的时间复杂度仍是O(nlogn)。

如果能做到以上两点,大多数关于数组的查找问题,都能迎刃而解。

找出数组中唯一的重复元素

给定含有1001个元素的数组,其中存放了1-1000之内的整数,只有一个整数是重复的,请找出这个数

分析

求出整个数组的和,再减去1-1000的和

代码

找出出现奇数次的元素

给定一个含有n个元素的整型数组a,其中只有一个元素出现奇数次,找出这个元素。

分析

因为对于任意一个数k,有k ^ k = 0,k ^ 0 = k,所以将a中所有元素进行异或,那么个数为偶数的元素异或后都变成了0,只留下了个数为奇数的那个元素。

代码

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int FindElementWithOddCount(int*a, int n)
{
     
int r = a[0] ;

     
for (int i =1; i < n; ++i)
     {
          r 
^= a[i] ;
     }

     
return r ;
}
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求数组中满足给定和的数对

给定两个有序整型数组a和b,各有n个元素,求两个数组中满足给定和的数对,即对a中元素i和b中元素j,满足i + j = d(d已知)

分析

两个指针i和j分别指向数组的首尾,然后从两端同时向中间遍历,直到两个指针交叉。

代码

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// 找出满足给定和的数对void FixedSum(int* a, int* b, int n, int d){    for (int i = 0, j = n - 1; i < n && j >= 0)    {        if (a[i] + b[j] < d)            ++i ;        else if (a[i] + b[j] == d)        {            cout << a[i] << ", " << b[j] << endl ;            ++i ;            --j ;        }        else // a[i] + b[j] > d            --j ;    }}
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最大子段和

给定一个整型数组a,求出最大连续子段之和,如果和为负数,则按0计算,比如1, 2, -5, 6, 8则输出6 + 8 = 14

分析

编程珠玑上的经典题目,不多说了。

代码

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// 子数组的最大和int Sum(int* a, int n){    int curSum = 0;    int maxSum = 0;    for (int i = 0; i < n; i++)    {        if (curSum + a[i] < 0)            curSum = 0;        else        {            curSum += a[i] ;            maxSum = max(maxSum, curSum);        }    }    return maxSum;}
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最大子段积

给定一个整型数足a,求出最大连续子段的乘积,比如 1, 2, -8, 12, 7则输出12 * 7 = 84

分析

与最大子段和类似,注意处理负数的情况

代码

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// 子数组的最大乘积int MaxProduct(int *a, int n){    int maxProduct = 1; // max positive product at current position    int minProduct = 1; // min negative product at current position    int r = 1; // result, max multiplication totally    for (int i = 0; i < n; i++)    {        if (a[i] > 0)        {            maxProduct *= a[i];            minProduct = min(minProduct * a[i], 1);        }        else if (a[i] == 0)        {            maxProduct = 1;            minProduct = 1;        }        else // a[i] < 0        {            int temp = maxProduct;            maxProduct = max(minProduct * a[i], 1);            minProduct = temp * a[i];        }        r = max(r, maxProduct);    }    return r;}
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数组循环移位

将一个含有n个元素的数组向右循环移动k位,要求时间复杂度是O(n),且只能使用两个额外的变量,这是在微软的编程之美上看到的一道题

分析

比如数组 1 2 3 4循环右移1位 将变成 4 1 2 3, 观察可知1 2 3 的顺序在移位前后没有改变,只是和4的位置交换了一下,所以等同于1 2 3 4 先划分为两部分  

1 2 3 | 4,然后将1 2 3逆序,再将4 逆序 得到 3 2 1 4,最后整体逆序 得到 4 1 2 3

代码

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// 将buffer中start和end之间的元素逆序void Reverse( int buffer[], int start, int end ){    while ( start < end )    {        int temp = buffer[ start ] ;        buffer[ start++ ] = buffer[ end ] ;        buffer[ end-- ] = temp ;    }}// 将含有n个元素的数组buffer右移k位void Shift( int buffer[], int n, int k ){    k %= n ;    Reverse( buffer, 0, n - k - 1) ;    Reverse( buffer, n - k, n - 1 ) ;    Reverse( buffer, 0, n - 1 ) ;}
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稍微扩展一下,如果允许分配额外的数组,那么定义一个新的数组,然后将移位后的元素直接存入即可,也可以使用队列,将移动后得元素出对,再插入队尾即可.

字符串逆序

给定一个含有n个元素的字符数组a,将其原地逆序。

分析

可能您觉得这不是关于数组的,而是关于字符串的。是的。但是别忘了题目要求的是原地逆序,也就是不允许额外分配空间,那么参数肯定是字符数组形式,因为字符串是不能被修改的(这里只C/C++中的字符串常量),所以,和数组有关了吧,只不过不是整型数组,而是字符数组。用两个指针分别指向字符数组的首位,交换其对应的字符,然后两个指针分别向数组中央移动,直到交叉。

代码

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// 字符串逆序
void Reverse(char*a, int n)
{
     
int left =0
     
int right = n -1;

     
while (left < right)
     {
         
char temp = a[left] ;
         a[left
++= a[right] ;
         a[right
--= temp ;
     }
}
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组合问题

给定一个含有n个元素的整型数组a,从中任取m个元素,求所有组合。比如下面的例子

a = 1, 2, 3, 4, 5

m = 3

输出

1 2 3, 1 2 4, 1 2 5, 1 3 4, 1 3 5, 1 4 5

2 3 4, 2 3 5, 2 4 5
3 4 5

分析

典型的排列组合问题,首选回溯法,为了简化问题,我们将a中n个元素值分别设置为1-n

代码

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// n选m的所有组合int buffer[100] ;void PrintArray(int *a, int n){    for (int i = 0; i < n; ++i)        cout << a[i] << "";    cout << endl ;}bool IsValid(int lastIndex, int value){    for (int i = 0; i < lastIndex; i++)    {        if (buffer[i] >= value)            return false;    }    return true;}void Select(int t, int n, int m){    if (t == m)        PrintArray(buffer, m);    else    {        for (int i = 1; i <= n; i++)        {            buffer[t] = i;            if (IsValid(t, i))                Select(t + 1, n, m);        }    }}
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合并两个数组

给定含有n个元素的两个有序(非降序)整型数组a和b。合并两个数组中的元素到整型数组c,要求去除重复元素并保持c有序(非降序)。例子如下

a = 1, 2, 4, 8

b = 1, 3, 5, 8

c = 1, 2, 3, 4, 5, 8

分析

利用合并排序的思想,两个指针i,j和k分别指向数组a和b,然后比较两个指针对应元素的大小,有以下三种情况

1. a[i] < b[j],则c[k] = a[i]。

2. a[i] == b[j],则c[k]等于a[i]或b[j]皆可。

3. a[i] > b[j],则c[k] = b[j]。

重复以上过程,直到i或者j到达数组末尾,然后将剩下的元素直接copy到数组c中即可

代码

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// 合并两个有序数组void Merge(int *a, int *b, int *c, int n){    int i = 0 ;    int j = 0 ;    int k = 0 ;    while (i < n && j < n)    {        if (a[i] < b[j])// 如果a的元素小,则插入a中元素到c        {            c[k++] = a[i] ;            ++i ;        }        else if (a[i] == b[j])// 如果a和b元素相等,则插入二者皆可,这里插入a        {            c[k++] = a[i] ;            ++i ;            ++j ;        }        else // a[i] > b[j] // 如果b中元素小,则插入b中元素到c        {            c[k++] = b[j] ;            ++j ;        }    }    if (i == n) // 若a遍历完毕,处理b中剩下的元素    {        for (int m = j; m < n; ++m)            c[k++] = b[m] ;    }    else//j == n, 若b遍历完毕,处理a中剩下的元素    {        for (int m = i; m < n; ++m)            c[k++] = a[m] ;    }}
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重排问题

给定含有n个元素的整型数组a,其中包括0元素和非0元素,对数组进行排序,要求:

1. 排序后所有0元素在前,所有非零元素在后,且非零元素排序前后相对位置不变

2. 不能使用额外存储空间

例子如下

输入 0, 3, 0, 2, 1, 0, 0

输出 0, 0, 0, 0, 3, 2, 1

分析

此排序非传统意义上的排序,因为它要求排序前后非0元素的相对位置不变,或许叫做整理会更恰当一些。我们可以从后向前遍历整个数组,遇到某个位置i上的元素是非0元素时,如果a[k]为0,则将a[i]赋值给a[k],a[k]赋值为0。实际上i是非0元素的下标,而k是0元素的下标

代码

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void Arrange(int* a, int n){    int k = n -1 ;    for (int i = n -1; i >=0; --i)    {        if (a[i] !=0)        {            if (a[k] ==0)            {                a[k] = a[i] ;                a[i] =0 ;            }            --k ;        }    }}
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找出绝对值最小的元素

给定一个有序整数序列(非递减序),可能包含负数,找出其中绝对值最小的元素,比如给定序列 -5, -3, -1, 2, 8 则返回1。

分析

由于给定序列是有序的,而这又是搜索问题,所以首先想到二分搜索法,只不过这个二分法比普通的二分法稍微麻烦点,可以分为下面几种情况

  • 如果给定的序列中所有的数都是正数,那么数组的第一个元素即是结果。
  • 如果给定的序列中所有的数都是负数,那么数组的最后一个元素即是结果。
  • 如果给定的序列中既有正数又有负数,那么绝对值得最小值一定出现在正数和负数的连接处。

为什么?因为对于负数序列来说,右侧的数字比左侧的数字绝对值小,如上面的-5, -3, -1, 而对于整整数来说,左边的数字绝对值小,比如上面的2, 8,将这个思想用于二分搜索,可先判断中间元素和两侧元素的符号,然后根据符号决定搜索区间,逐步缩小搜索区间,直到只剩下两个元素。

代码

单独设置一个函数用来判断两个整数的符号是否相同

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// 找出一个非递减序整数序列中绝对值最小的数int MinimumAbsoluteValue(int* a, int n){    // Only one number in arrayif (n ==1)    {        return a[0] ;    }    // All numbers in array have the same signif (SameSign(a[0], a[n -1]))    {        return a[0] >=0? a[0] : a[n -1] ;    }    // Binary searchint l =0 ;    int r = n -1 ;    while(l < r)    {        if (l +1== r)        {            return abs(a[l]) < abs(a[r]) ? a[l] : a[r] ;        }        int m = (l + r) /2 ;        if (SameSign(a[m], a[r]))        {            r = m -1;            continue;        }        if (SameSign(a[l], a[m]))        {            l = m +1 ;            continue;        }    }}
参考来源:http://www.cnblogs.com/graphics/archive/2010/08/24/1761620.html#link11

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