当前位置: 首页 > article >正文

Day48_20250130【回校继续打卡】_单调栈part1_739.每日温度|496.下一个更大元素I|503.下一个更大元素II

Day48_20250130_单调栈part1_739.每日温度|496.下一个更大元素I|503.下一个更大元素II

20250130补完

739.每日温度

题目

给定一个整数数组 temperatures ,表示每天的温度,返回一个数组 answer ,其中 answer[i] 是指对于第 i 天,下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升置用 0 来代替。

示例 1:

输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73]
输出: [1,1,4,2,1,1,0,0]

示例 2:

输入: temperatures = [30,40,50,60]
输出: [1,1,1,0]

示例 3:

输入: temperatures = [30,60,90]
输出: [1,1,0]

提示:

  • 1 <= temperatures.length <= 10<sup>5</sup>
  • 30 <= temperatures[i] <= 100

思路

  • 使用单调栈,当前遍历元素与栈顶元素相比较。[单调递增,比较遍历元素与栈顶元素]

    • 遍历元素<栈顶元素
      • 放入遍历元素,pop栈顶元素
      • 计算
    • 遍历元素=栈顶元素
      • 同<
    • 遍历元素>栈顶元素
      • 设置while条件,当栈不为空&&遍历元素>栈顶元素。
      • 只要遍历元素>栈顶元素,计算结果,并pop栈顶元素
  • 代码1

    class Solution {
        public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
            //初始化
            int lens=temperatures.length;
            int [] res =new int[lens];
            Deque<Integer> stack=new LinkedList<>();
            stack.push(0);//第一个元素放入栈中
            //当前遍历元素与栈顶元素比较
            for(int i=1;i<lens;i++){
                //遍历元素<=栈顶元素
                if(temperatures[i]<=temperatures[stack.peek()]){
                    stack.push(i);
                }else{
                    while(!stack.isEmpty()&&temperatures[i]>temperatures[stack.peek()]){
                        //生成res
                        res[stack.peek()]=i-stack.peek();
                        stack.pop();
                    }
                    stack.push(i);//放入下一个元素中
                }
            }
            return res; 
        }
    }
    
  • 代码2

     class Solution {
        public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
            int lens=temperatures.length;
            int []res=new int[lens];
            Deque<Integer> stack=new LinkedList<>();
            for(int i=0;i<lens;i++){
               while(!stack.isEmpty()&&temperatures[i]>temperatures[stack.peek()]){
                        res[stack.peek()]=i-stack.peek();
                        stack.pop();
                    }
                    stack.push(i);
            }
            return  res;
        }
    }
    
    }
    

总结

  • 使用单调栈,当前遍历元素与栈顶元素相比较。[单调递增,比较遍历元素与栈顶元素],
  • 注意一点,当遍历元素>栈顶元素时,储存完res后,需要补充下一个元素

496.下一个更大元素

题目

nums1 中数字 x下一个更大元素 是指 xnums2 中对应位置 右侧第一个x 大的元素。

给你两个** 没有重复元素** 的数组 nums1nums2 ,下标从 0 开始计数,其中 nums1nums2 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]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] <= 10<sup>4</sup>
  • nums1nums2中所有整数 互不相同
  • nums1 中的所有整数同样出现在 nums2

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?

思路

  • 思路
    • 和上一题类似,不同点在于需要使用hash映射。遍历nums2时,比较是否和nums1相等,如果数字相等,定位nums1的位置,并按照739.每日温度来求出nums2右边第一个大的元素
    • 难点是代码逻辑怎么写。
    • 优化思路,姜栈顶元素作为pre元素与当前元素比较。
  • 代码
    class Solution {
        public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) {
            //hash
            HashMap<Integer,Integer> map=new HashMap<>();
            for(int i=0;i<nums1.length;i++){
                map.put(nums1[i],i);
            }
            //res存储结果,栈stack[填充-1]
            int[] res=new int[nums1.length];
            Stack<Integer> stack=new Stack<>();
            Arrays.fill(res,-1);
            //比较遍历元素与栈顶元素
            for(int i=0;i<nums2.length;i++){
                //当遍历元素<栈顶元素
                while(!stack.isEmpty()&&nums2[stack.peek()]<nums2[i]){
                    int pre=nums2[stack.pop()];//栈顶元素作为pre元素与当前元素比较
                    if(map.containsKey(pre)){//如果nums1包含此元素
                        res[map.get(pre)]=nums2[i];//定位保存结果的位置,指向第一个最大的元素
                    }
                }
                stack.push(i);//继续Push元素
            }
            return res;
    
        }
    }
    
    

总结

  • 用hash映射来确定在nums1中出现的位置

    • HashMap<Integer,Integer> map=newHashMap<>();
    • 在map中存放坐标和值
    • 在遍历中判断,if(map.containsKey(pre)),并保存位置res[map.get(pre)]=nums2[i];
      • .containsKey 判断值是否相等
      • .get 获取对应位置
  • 注意返回元素为return -1. Arrays.fill(res.-1);

  • 优化代码,将<=的情况合并为同一种情况

503.下一个更大元素

题目

给定一个循环数组 numsnums[nums.length - 1] 的下一个元素是 nums[0] ),返回 nums 中每个元素的 下一个更大元素

数字 x下一个更大的元素 是按数组遍历顺序,这个数字之后的第一个比它更大的数,这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在,则输出 -1

示例 1:

输入: nums = [1,2,1]
输出: [2,-1,2]
解释: 第一个 1 的下一个更大的数是 2;
数字 2 找不到下一个更大的数; 
第二个 1 的下一个最大的数需要循环搜索,结果也是 2。

示例 2:

输入: nums = [1,2,3,4,3]
输出: [2,3,4,-1,4]

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10<sup>4</sup>
  • -10<sup>9</sup> <= nums[i] <= 10<sup>9</sup>

思路

  • 思路

    • 区别,循环数组,一个元素的下一个最大元素可能在元素前面。因此要扩大为2*size,模拟循环数组。
    • i%size,i%size保证索引始终落在0~size-1之间。
    • 让i=size之后访问数组前面的元素。
  • 代码

    class Solution {
        public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {
            //边界判断
            if(nums==null||nums.length<=1){
                return new int[]{-1};
            }
            int size=nums.length;
            int[] result=new int[size];
            Arrays.fill(result,-1);
            Stack<Integer> st=new Stack<>();
            for(int i=0;i<2*size;i++){
                while(!st.empty()&&nums[i%size]>nums[st.peek()]){
                    result[st.peek()]=nums[i%size];
                    st.pop();
                }
                st.push(i%size);
            }
            return result;
        }
    }
    

总结

  • 细节
    • 与739的区别在于
      • i<2*size 模拟循环数组
      • i%size 取模,使得索引始终在于0~size-1

http://www.kler.cn/a/536928.html

相关文章:

  • Nginx进阶篇 - nginx多进程架构详解
  • vue项目如何设置默认页面
  • 1-kafka服务端之延时操作前传--时间轮
  • 概念AIGC
  • CSS(三)less一篇搞定
  • GB/T 44721-2024 与 L3 自动驾驶:自动驾驶新时代的基石与指引
  • SQL高级技巧:高效获取两表交集数据的三种方法(JOIN、IN、EXISTS)
  • Spring Cloud 01 - 微服务概述
  • “无痕模式”VS指纹浏览器,哪个更安全?
  • 自定义飞书Webhook机器人api接口
  • 【vscode源码】如何编译运行vscode及过程中问题解决
  • 在 Java 中使用 JDBC 连接数据库时,DriverManager 的主要作用是什么?请简要描述其工作原理。
  • Linux在x86环境下制作ARM镜像包
  • git代理设置
  • 65.棋盘 C#例子 WPF例子
  • 计算机考研复试上机02
  • 网安三剑客:DNS、CDN、VPN
  • 一文讲解Spring中事务的传播机制
  • vue组件间的数据传递:自定义输入组件(v-model/defineModel)
  • Android显示原理
  • SqlServer查看锁表与解锁
  • 零基础构建开源项目OpenIM桌面应用和pc web- Electron篇
  • 备赛蓝桥杯之第十五届职业院校组省赛第四题:多表单校验
  • Android开发签名校验
  • 新能源产业的质量革命:六西格玛培训如何重塑制造竞争力
  • uniapp实现人脸识别(不使用三方插件)