重新排列数组中的数字，以使两个相邻的数字都不相同

在编程中，我们经常需要对数组进行排序和重组。在这个题目中，我们的任务是重新排列给定的数组，使得其中相邻的数字都不相同。这样的问题在实际生活中也有很多应用，比如排班等。

题目描述

我们需要实现一个函数，接受一个长度为 n 的数组，将其中的元素重新排列，使得相邻的元素都不相同。如果有多个解决方案，我们可以返回任意一个。

思路

要实现这个功能，我们需要一种算法，可以将数组中的元素随机重组，使得相邻的元素都不相同。

以下是一种简单的实现思路：

1. 统计数组中每个元素的出现次数，并找到出现次数最多的元素。
2. 将出现次数最多的元素放在偶数位置上（0、2、4、...）。
3. 将其他元素依次放在奇数位置上（1、3、5、...）。

这种算法可以确保每个相邻的元素都不相同，因为出现次数最多的元素在位置上是不连续的。

代码实现

我们可以用下面的代码来实现以上思路：

import collections
import random

def reshuffle_array(arr):
    # 统计元素出现次数
    counter = collections.Counter(arr)
    # 找到出现次数最多的元素
    most_common = counter.most_common(1)[0][0]
    # 填充偶数位置
    res = [most_common] * len(arr)
    res[::2] = [x[0] for x in counter.items() if x[0] != most_common]
    # 填充奇数位置
    idx = 1
    for key, val in counter.items():
        if key != most_common:
            for i in range(val):
                res[idx] = key
                idx += 2
    return res

测试

我们可以编写以下测试代码来检查我们的实现是否正确：

def test_reshuffle_array():
    arr = [1, 1, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 4]
    res = reshuffle_array(arr)
    assert all(a != b for a, b in zip(res, res[1:]))
    assert collections.Counter(res) == collections.Counter(arr)

test_reshuffle_array()

总结

本文介绍了一个简单的算法，可以解决给定数组重新排列的问题，使得相邻的元素都不相同。这种算法的时间复杂度为 $O(nlogn)$，空间复杂度为 $O(n)$，是一种较为常用的解决方案。