quote:

Orijinalden alıntı: hynx

Hala bu konuda tartışma dönüyor. Sonunda çözümünü yazmışsın, bu çözüm ne zaman yavaş çalışıyor sana açıklayayım

Soruda verilen sayılara N=50, K=20 diyelim. List uzerinde pop işleminin average time complexitysi O(N) dir. Dediğin çözüm O(N*K) olacak. N sayısını artırınca bu çözüm yavaş çalışır. Buna karşılık N=1e6 iken basit bir hashmap kullanırsan milyon kat daha hızlı çalışan bir sonuç elde edebilirsin çünkü N sayısının bir etkisi olmaz. Bu yüzden sana soruya göre çözüm yazılır dedim.

quote:

Orijinalden alıntı: Stack

Konu ile alakasız olduğun açık. Kardeşim bu sorunun çözümü bu şekilde değil!!! Geyiği bırak işine bak!
Belli bir noktadan sonra iş illaki karışacaktır. Rastgele sayılar sonsuza dek aynısı da gelebilir. Kaldı ki bir tane değerden bahsetmiyoruz, 20 tane farklı sayı belli bir aralıkta üretilecek.
Bu türden çözümler genel olmalı ve tesadüfe bağlı olmamalıdır. Farzedelim ki 20 değil 20 milyon sayı olacak! Yani çakışmalar olmaması ve işlemin bir an önce bitmesi için çok dua etmek gerekiyor.
Daha mantıklı ve pratik bir yolu var bunun. Biraz saksıyı çalıştırmak gerekli sadece.

quote:

Orijinalden alıntı: hynx

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <unordered_map>
#include <vector>


int fe(){
    int ayni= 0;
    std::vector<int> a(20);
    std::unordered_map<int, int> b;
    for(int i=0;i<a.size();i++){
        a[i]=rand()%1000000;
        while(b[a[i]]){
            a[i]=rand()%1000000;
            ayni++;
        }
        b[a[i]]=1;
	
    }
    return ayni;
}




int main(int argc, char **argv){
    int ct = 0;
    srand(time(NULL));
    for(int i=0;i<1000000;i++)
        ct += fe();
    printf("%d\n",ct);
    return 0;
}

Önceki çözümü düz array olarak değil hashmap olacak şekilde değiştirdim sadece, bir de bunu C'ye çevirmesi zor olur. Milyon kat değil bin kat falan hızlı oldu belki hash kullandığım içindir. Python çözümü N=1e9da çalışmıyor galiba memory yetmediği için.

Bu çözümde de N ile K birbirine çok yakın olursa çakışma sayısı fazla olacak, o zaman python daha iyi olur.

quote:

Orijinalden alıntı: cenkakay08

const nums = new Set();
while(nums.size !== 8) {
  nums.add(Math.floor(Math.random() * 100) + 1);
}

console.log([...nums]);

Js in gözünü sevem

quote:

Orijinalden alıntı: SBK

Neyi ispatlamaya çalışıyorsun bilmiyorum ama burada sabit bir maske, xor ve sadece sifirinci bite bakip logic shift ile O(1) de yapılan işlemin gerçekten rastgele(?) Sonuçlar vermeyeceği zaten bariz değil mi?

Systick veya başka bir şekilde randomize edilmiş bir seed ile başlarsak random gozuken ve tekrar etmeyen bir sayı dizisini O(1) de elde edebiliyoruz. Hash table vs gibi bir seyle tekrarlayan sayi var mi diye aramaya gore muhtemelen onlarca kat daha hizli ve herhangi ekstra memory space ihtiyaci da yok.
integer based embedded system'lerde rastgele sayi dizisi uretmek icin neredeyse standart olarak bu tip bit manipulasyonlari kullaniliyor. Ha illa random olmasi cok onemli ise, secure processorlerde TRNG diye dedicated bir hardware unit oluyor. Cunku bunu konvansiyonel olarak yapmak, kullandığın ALU bozuk degilse zaten matematiksel olarak imkansiz.