目录对数器的作用对数器的实现代码完整代码
对数器的作用
对数器用于在自己的本地平台验证算法正确性，用于算法调试，无需online judge。
好处：
没找到线上测试的online judge，则可以使用对数器。 大数据样本出错时，快速找到出错地方。 贪心策略使用，直接验证是否正确
对数器的实现代码
首先需要有一个你想要测试的方法，本文利用归并排序算法举例。归并算法代码如下：
//有一个你想要测试的算法，这里以归并排序为例class Solution {public: static int reversePairs(vector<int>& nums) { auto L = 0; auto R = nums.size() - 1; auto res = 0; mergesort(nums, L, R); return res; } //归并排序，从大到小排列（逆序） static void mergesort(vector<int>& nums, int L, int R) { //递归终止条件 if (L >= R) { return; } //序列中心位置计算 auto mid = (L + ((R - L) >> 1)); //auto mid = (R + L) / 2; //左右序列分别排序 mergesort(nums, L, mid); mergesort(nums, mid + 1, R); //归并两个排好序的序列 merge(nums, L, mid, R); } static void merge(vector<int>& nums, int L, int mid, int R) { //临时向量存储归并的结果 vector<int> tmp(R - L + 1); auto pos = 0; auto Lp = L; auto Rp = mid + 1; while ((Lp <= mid) && (Rp <= R)) { tmp[pos++] = (nums[Lp] < nums[Rp]) ? nums[Lp++] : nums[Rp++]; } while (Lp <= mid) { tmp[pos++] = nums[Lp++]; } while (Rp <= R) { tmp[pos++] = nums[Rp++]; } //将排序好部分拷贝至nums数组 copy(nums, tmp, L, R); //nums = tmp; }//部分数组拷贝函数 static void copy(vector<int>& nums, vector<int>& tmp, int L, int R) { auto pos = 0; for (auto i = L; i <= R; i++) { nums[i] = tmp[pos++]; } }};
准备一个随机数组（样本）生成器，该示例选择size为10，value为30，代码如下：
//函数名：generateRandomVector//函数功能描述：随机数组（样本）生成器//函数参数： size 生成数组最大尺寸// value 数组每个元素的最大值//返回值： vector<int> 生成的数组//for testvector<int> generateRandomVector(int size, int value){ //time 函数返回从 1970 年 1 月 1 日午夜开始到现在逝去的秒数，因此每次运行程序时，它都将提供不同的种子值。 srand((int)time(NULL));//为随机数生成器产生随机种子 //分配随机大小的数组，产生随机数的范围公式number = (rand()%(maxValue - minValue +1)) + minValue; vector<int> result(rand() % (size + 1)); for (auto i = 0; i < result.size(); i++) { result[i] = rand() % (value + 1); } return result;}
大样本测试，同时还需要准备一个绝对正确的方法，这里用algorithm头文件中的sort函数进行排序，同时测试次数应该尽量大，从而覆盖尽可能所有的实例，如果没有自己算法和绝对正确的算法的结果的比对方法，还需要自己编写结果的比对方法，判断结果是否正确（这里vector重载了比较运算符，直接使用即可），代码如下：
//大样本测试//函数名：main//函数功能描述：大样本测试//函数参数： size 生成数组最大尺寸// value 数组每个元素的最大值//返回值： vector<int> 生成的数组//for testint main(){ auto test_time = 50000;//测试次数，设置比较大，排除特殊情况 auto size = 10;//生成数组最大尺寸 auto value = 30;//生成数组每个元素的最大值 auto if_accept = true;//方法是否正确标志位for(auto i = 0; i < test_time; i++){ //拷贝初始化，生成新的数组向量 vector<int> nums(generateRandomVector(size, value)); //生成两个临时数组拷贝 vector<int> nums1(nums); vector<int> nums2(nums);//绝对正确方法 sort(nums1.begin(), nums1.end());//自己写的方法，想要测试的算法 Solution::reversePairs(nums2);//判断两个向量是否相同，vector类已经重载了比较运算符，不用自己实现，不相同说明算法不正确if(nums1 != nums2){ if_accept = false;//输出结果不相等的原始向量for(auto c: nums){ cout << c << " ";}break;}}//输出结果 cout << (if_accept ? "nice!\n" : "false!\n"); }
运行上述代码，由于我们测试样本次数为50000次，而样本量本身比较小（size = 10, value = 30）可以得到结果，如下图所示，所以我们默认已经覆盖了所有情况，我们的算法是正确的。
将归并排序算法改为降序排列，重新运行可得：
由于每次设定的种子源是随机的，所以每次运行可以得到不同的序列。
完整代码
附完整代码：
// 对数器.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。//#include <iostream>#include <cstdlib>#include <ctime>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;//有一个你想要测试的算法，这里以归并排序为例class Solution {public: static int reversePairs(vector<int>& nums) { auto L = 0; auto R = nums.size() - 1; auto res = 0; mergesort(nums, L, R); return res; } //归并排序，从大到小排列（逆序） static void mergesort(vector<int>& nums, int L, int R) { //递归终止条件 if (L >= R) { return; } //序列中心位置计算 auto mid = (L + ((R - L) >> 1)); //auto mid = (R + L) / 2; //左右序列分别排序 mergesort(nums, L, mid); mergesort(nums, mid + 1, R); //归并两个排好序的序列 merge(nums, L, mid, R); } static void merge(vector<int>& nums, int L, int mid, int R) { //临时向量存储归并的结果 vector<int> tmp(R - L + 1); auto pos = 0; auto Lp = L; auto Rp = mid + 1; while ((Lp <= mid) && (Rp <= R)) { tmp[pos++] = (nums[Lp] < nums[Rp]) ? nums[Lp++] : nums[Rp++]; } while (Lp <= mid) { tmp[pos++] = nums[Lp++]; } while (Rp <= R) { tmp[pos++] = nums[Rp++]; } //将排序好部分拷贝至nums数组 copy(nums, tmp, L, R); //nums = tmp; }//部分数组拷贝函数 static void copy(vector<int>& nums, vector<int>& tmp, int L, int R) { auto pos = 0; for (auto i = L; i <= R; i++) { nums[i] = tmp[pos++]; } }};//准备一个随机数组（样本）生成器//函数名：generateRandomVector//函数功能描述：随机数组（样本）生成器//函数参数： size 生成数组最大尺寸// value 数组每个元素的最大值//返回值： vector<int> 生成的数组//for testvector<int> generateRandomVector(int size, int value){ //time 函数返回从 1970 年 1 月 1 日午夜开始到现在逝去的秒数，因此每次运行程序时，它都将提供不同的种子值。 srand((int)time(NULL));//为随机数生成器产生随机种子 //分配随机大小的数组，产生随机数的范围公式number = (rand()%(maxValue - minValue +1)) + minValue; vector<int> result(rand() % (size + 1)); for (auto i = 0; i < result.size(); i++) { result[i] = rand() % (value + 1); } return result;}//大样本测试//函数名：main//函数功能描述：大样本测试//函数参数： size 生成数组最大尺寸// value 数组每个元素的最大值//返回值： vector<int> 生成的数组//for testint main(){ auto test_time = 50000;//测试次数，设置比较大，排除特殊情况 auto size = 10;//生成数组最大尺寸 auto value = 30;//生成数组每个元素的最大值 auto if_accept = true;//方法是否正确标志位for(auto i = 0; i < test_time; i++){ //拷贝初始化，生成新的数组向量 vector<int> nums(generateRandomVector(size, value)); //生成两个临时数组拷贝 vector<int> nums1(nums); vector<int> nums2(nums);//绝对正确方法 sort(nums1.begin(), nums1.end());//自己写的方法，想要测试的算法 Solution::reversePairs(nums2);//判断两个向量是否相同，vector类已经重载了比较运算符，不用自己实现，不相同说明算法不正确if(nums1 != nums2){ if_accept = false;//输出结果不相等的原始向量for(auto c: nums){ cout << c << " ";}break;}}//输出结果 cout << (if_accept ? "nice!\n" : "false!\n"); }
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