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LeetCode-496. 下一个更大元素 I【栈 数组 哈希表 单调栈】

LeetCode-496. 下一个更大元素 I【栈 数组 哈希表 单调栈】

  • 题目描述:
  • 解题思路一:暴力解法
  • 解题思路二:单调栈 + 哈希表。具体思路是利用一个栈顶小栈底大的单调栈,然后用哈希表记录上一个最大的元素,
  • 解题思路三:0

题目描述:

nums1 中数字 x 的 下一个更大元素 是指 x 在 nums2 中对应位置 右侧 的 第一个 比 x 大的元素。

给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ,下标从 0 开始计数,其中nums1 是 nums2 的子集。

对于每个 0 <= i < nums1.length ,找出满足 nums1[i] == nums2[j] 的下标 j ,并且在 nums2 确定 nums2[j] 的 下一个更大元素 。如果不存在下一个更大元素,那么本次查询的答案是 -1 。

返回一个长度为 nums1.length 的数组 ans 作为答案,满足 ans[i] 是如上所述的 下一个更大元素 。

示例 1:
输入:nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2].
输出:[-1,3,-1]
解释:nums1 中每个值的下一个更大元素如下所述:

  • 4 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,3,4,2]。不存在下一个更大元素,所以答案是 -1 。
  • 1 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,3,4,2]。下一个更大元素是 3 。
  • 2 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,3,4,2]。不存在下一个更大元素,所以答案是 -1 。

示例 2:
输入:nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4].
输出:[3,-1]
解释:nums1 中每个值的下一个更大元素如下所述:

  • 2 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,2,3,4]。下一个更大元素是 3 。
  • 4 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,2,3,4]。不存在下一个更大元素,所以答案是 -1 。

提示:
1 <= nums1.length <= nums2.length <= 1000
0 <= nums1[i], nums2[i] <= 104
nums1和nums2中所有整数 互不相同
nums1 中的所有整数同样出现在 nums2 中

进阶:你可以设计一个时间复杂度为 O(nums1.length + nums2.length) 的解决方案吗?

解题思路一:暴力解法

class Solution:
    def nextGreaterElement(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        m = len(nums1)
        n = len(nums2)
        ans = [0] * m
        for i,num1 in enumerate(nums1):
            for j,num2 in enumerate(nums2):
                if num1 == num2:
                    for k in range(j,n):
                        if nums2[k]>num1:
                            ans[i]=nums2[k]
                            break
                        if k == n-1:
                            ans[i]=-1
                    break
        return ans

时间复杂度:O(mn)
空间复杂度:O(1)

解题思路二:单调栈 + 哈希表。具体思路是利用一个栈顶小栈底大的单调栈,然后用哈希表记录上一个最大的元素,

class Solution:
    def nextGreaterElement(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        res = {}
        stack = []
        for num in reversed(nums2):
            while stack and num >= stack[-1]:
                stack.pop()
            res[num] = stack[-1] if stack else -1
            stack.append(num)
        return [res[num] for num in nums1]

时间复杂度:O(m+n)
空间复杂度:O(n)

解题思路三:0



http://www.kler.cn/a/162652.html

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