给定数组中的结块数计算方法

介绍

在数组中，结块指的是由相邻的元素组成的一段连续的区域。计算给定数组中的结块数是一种常见的编程问题，通常用于数据分析、计算机视觉和图像处理等领域。本文将介绍两种方法，分别是基于暴力枚举和哈希表的计算方法。

基于暴力枚举的计算方法

这是一种简单直接的计算方法，可以通过循环遍历数组中的每个元素，检查它的前一个元素是否与它相同，以判断当前元素是否属于上一个结块。具体实现见代码：

def count_blocks(arr):
    count = 1
    for i in range(1, len(arr)):
        if arr[i-1] != arr[i]:
            count += 1
    return count

上面的代码中，arr是要计算的数组，count是结块数的计数器，初始值为1，因为第一个元素肯定是一个结块的起点。循环从第二个元素开始遍历，每遍历到一个元素，就与前一个元素比较，如果不相同，说明当前元素是一个新的结块的起点，count加1。最后返回计数器的值即可。

该方法的时间复杂度是$O(n)$，其中$n$是数组中元素的个数。由于该方法不需要额外的空间，因此空间复杂度是$O(1)$。

基于哈希表的计算方法

这是一种更高效的计算方法，它利用哈希表来记录各个元素的最后一次出现位置，以及每个结块的起点位置。具体实现见代码：

def count_blocks(arr):
    count = 0
    last_seen = {}
    start = 0
    for i, x in enumerate(arr):
        if x in last_seen and last_seen[x] >= start:
            start = last_seen[x] + 1
        last_seen[x] = i
        if i == start:
            count += 1
    return count

上面的代码中，last_seen是哈希表，键是元素的值，值是元素最后一次出现的位置。start是当前结块的起点位置，初始值为0。循环从第一个元素开始遍历，对于每个元素，如果它的值已经在last_seen中出现过且最后一次出现位置大于当前结块的起点位置，说明当前元素属于上一个结块，需要更新当前结块的起点位置；否则，当前元素是一个新的结块的起点，count加1。最后将当前元素位置记录到last_seen中，以便后续判断。该方法的时间复杂度是$O(n)$，空间复杂度是$O(k)$，其中$k$是数组中不同元素的个数。由于哈希表的常数因素很小，因此该方法往往比基于暴力枚举的方法效率更高。

小结

本文介绍了计算给定数组中的结块数的两种方法：基于暴力枚举和基于哈希表。基于暴力枚举的方法简单直接，但是效率不高；基于哈希表的方法更高效，但是需要额外的空间。根据实际情况选择合适的方法，可以提高算法的效率。