🌞315. 计算右侧小于当前元素的个数
🌈1. 题目
给你一个整数数组 nums
,按要求返回一个新数组 counts
。数组 counts
有该性质: counts[i]
的值是 nums[i]
右侧小于 nums[i]
的元素的数量。
示例 1:
输入:nums = [5,2,6,1]
输出:[2,1,1,0]
解释:
5 的右侧有 2 个更小的元素 (2 和 1)
2 的右侧仅有 1 个更小的元素 (1)
6 的右侧有 1 个更小的元素 (1)
1 的右侧有 0 个更小的元素
示例 2:
输入:nums = [-1]
输出:[0]
示例 3:
输入:nums = [-1,-1]
输出:[0,0]
提示:
⛅2. 算法原理
固定一个原始,然后往后扫码,看看有多少个元素是小于它的,时间复杂度为O(N2),题目的数据量较大,这个复杂度肯定会超时。
解法二:分治
如图:
由于这里是要返回一个数组,返回的数组要对应原始数组的下标,所以这里我们要找到当前元素的原始下标是多少。
这里找映射,一般采用的就是哈希表,但是如果这里有重复的元素,哈希表就失效了。我们可采取一个数组和原始的数组原始绑定
nums: [15,17,20,23,12,3]
index:[ 0, 1, 2, 3, 4,5]
🪐3. 代码实现
class Solution {
vector<int> ret;
vector<int> index;
int tmpNums[500001];
int tmpIndex[500001];
public:
vector<int> countSmaller(vector<int>& nums)
{
int n = nums.size();
ret.resize(n);
index.resize(n);
for(int i=0; i<n; i++) index[i] = i;
mergeSort(nums, 0, n-1);
return ret;
}
void mergeSort(vector<int>& nums, int left, int right)
{
if(left >= right) return;
int mid = (left + right) >> 1;
mergeSort(nums, left, mid);
mergeSort(nums, mid+1, right);
int cur1 = left,
cur2 = mid+1,
i = 0;
while(cur1 <= mid && cur2 <= right)
{
if(nums[cur1] <= nums[cur2])
{
tmpNums[i] = nums[cur2];
tmpIndex[i++] = index[cur2++];
}
else
{
ret[index[cur1]] += right - cur2 + 1;
tmpNums[i] = nums[cur1];
tmpIndex[i++] = index[cur1++];
}
}
while(cur1 <= mid)
{
tmpNums[i] = nums[cur1];
tmpIndex[i++] = index[cur1++];
}
while(cur2 <= right)
{
tmpNums[i] = nums[cur2];
tmpIndex[i++] = index[cur2++];
}
for(int i=left; i<=right; i++)
{
nums[i] = tmpNums[i-left];
index[i] = tmpIndex[i-left];
}
}
};
🌕493. 翻转对
🌠1. 题目
给定一个数组 nums
,如果 i < j
且 nums[i] > 2*nums[j]
我们就将 (i, j)
称作一个重要翻转对。
示例 1:
输入: [1,3,2,3,1]
输出: 2
示例 2:
输入: [2,4,3,5,1]
输出: 3
注意:
⭐2. 算法原理
这题也相当于是找逆序对,只不过它要找的是小于它2倍的对数。
固定一个数,依此往后枚举,统计总共有多少对,时间复杂度为O(N2),应该会超时
解法二:分治
这里和归并排序是有一定出入的,归并排序是一比一比较的,但这里要比较的是前面的元素大于后面元素的两倍。
- 计算当前元素后面,有多少元素的两倍小于当前元素(降序)
利用单调性,采用同向双指针,先固定cur1
,找nums[cur1] > num[cur2]*2
- 计算当前元素的前面,有多少元素的两倍大于当前元素(升序)
同理,先固定cur2
,找nums[cur1] > nums[cur2]*2
🌟3. 代码实现
class Solution {
int tmp[50001];
public:
int reversePairs(vector<int>& nums)
{
int n = nums.size();
return mergeSort(nums,0,n-1);
}
int mergeSort(vector<int>& nums, int left, int right)
{
if(left >= right) return 0;
int ret = 0;
int mid = (left+right)>>1;
ret += mergeSort(nums, left, mid);
ret += mergeSort(nums, mid+1, right);
int cur1 = left,
cur2 = mid +1,
i = left;
while(cur2 <= right)
{
while(cur1 <= mid && nums[cur2] >= nums[cur1]/2.0) cur1++;
if(cur1 > mid) break;
ret += mid - cur1 + 1;
cur2++;
}
//合并
cur1 = left,
cur2 = mid+1,
i = left;
while(cur1 <= mid && cur2 <= right)
tmp[i++] = nums[cur1] <= nums[cur2]?nums[cur1++]:nums[cur2++];
while(cur1 <= mid) tmp[i++] = nums[cur1++];
while(cur2 <= right) tmp[i++] = nums[cur2++];
for(int i=left; i<=right; i++) nums[i] = tmp[i];
return ret;
}
};
运行结果:
原文地址:https://blog.csdn.net/Dirty_artist/article/details/134766468
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