【单调栈】【二分查找】LeetCode: 2454.下一个更大元素 IV

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本文涉及的基础知识点

二分查找算法合集
单调栈

题目

给你一个下标从 0 开始的非负整数数组 nums 。对于 nums 中每一个整数,你必须找到对应元素的 第二大 整数。
如果 nums[j] 满足以下条件,那么我们称它为 nums[i] 的 第二大 整数:
j > i
nums[j] > nums[i]
恰好存在 一个 k 满足 i < k < j 且 nums[k] > nums[i] 。
如果不存在 nums[j] ,那么第二大整数为 -1 。
比方说,数组 [1, 2, 4, 3] 中,1 的第二大整数是 4 ,2 的第二大整数是 3 ,3 和 4 的第二大整数是 -1 。
请你返回一个整数数组 answer ,其中 answer[i]是 nums[i] 的第二大整数。
示例 1:
输入:nums = [2,4,0,9,6]
输出:[9,6,6,-1,-1]
解释:
下标为 0 处:2 的右边,4 是大于 2 的第一个整数,9 是第二个大于 2 的整数。
下标为 1 处:4 的右边,9 是大于 4 的第一个整数,6 是第二个大于 4 的整数。
下标为 2 处:0 的右边,9 是大于 0 的第一个整数,6 是第二个大于 0 的整数。
下标为 3 处:右边不存在大于 9 的整数,所以第二大整数为 -1 。
下标为 4 处:右边不存在大于 6 的整数,所以第二大整数为 -1 。
所以我们返回 [9,6,6,-1,-1] 。
示例 2:
输入:nums = [3,3]
输出:[-1,-1]
解释:
由于每个数右边都没有更大的数,所以我们返回 [-1,-1] 。
参数范围
1 <= nums.length <= 105
0 <= nums[i] <= 109

单调栈找更大的元素,有序映射寻找第二个更大元素

时间复杂度:O(nlogn)。枚举更大(第二个更大)元素,时间复杂度O(n)。有序映射的插入,时间复杂度O(logn)。

变量解释

staNoMax记录所有没有比它大的元素的元素所有
mValueIndexmValueIndex,记录所有找到更大的元素,但没找到第二个更大元素的元素所有。键:值;值:索引。

二分查找优化

staNoMax是降序,当新增元素x的时候,所有小于x的元素都会出栈,所以x的前面如果有元素,则一定大于等于x。
由于staNoMax是降序,所以当x2大于等于x时,前面元素也大于x,所以无需继续查找。
** 注意**:
mValueInde先删除,否则增加的元素,马上删除。当前元素成了更大元素和下一个更大元素。

代码

核心代码

class Solution {
public:
vector secondGreaterElement(vector& nums) {
stack staNoMax;
std::multimap<int,int> mValueIndex;
vector vRet(nums.size(), -1);
for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
{
while (mValueIndex.size() && (mValueIndex.begin()->first < nums[i]))
{
vRet[mValueIndex.begin()->second] = nums[i];
mValueIndex.erase(mValueIndex.begin());
}
while (staNoMax.size() && (nums[staNoMax.top()] < nums[i]))
{
mValueIndex.emplace(nums[staNoMax.top()],staNoMax.top());
staNoMax.pop();
}
staNoMax.emplace(i);
}
return vRet;
}
};

测试用例

template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{if (v1.size() != v2.size()){assert(false);return;}for (int i = 0; i < v1.size(); i++){assert(v1[i] == v2[i]);}
}template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{assert(t1 == t2);
}int main()
{vector<int> nums;{Solution slu;nums = { 2, 4, 0, 9, 6 };auto res = slu.secondGreaterElement(nums);Assert(vector<int>{9, 6, 6, -1, -1}, res);}{Solution slu;nums = { 3,3 };auto res = slu.secondGreaterElement(nums);Assert(vector<int>{ -1, -1}, res);}{Solution slu;nums = { 272, 238, 996, 406, 763, 164, 102, 948, 217 ,760,609,700,848 };auto res = slu.secondGreaterElement(nums);Assert(vector<int>{406, 406, -1, 948, 848, 217, 217, -1, 609, -1, 848, -1, -1}, res);}//CConsole::Out(res);
}

优化

mValueIndex新增元素之前,mValueIndex中的元素一定大于等于nums[i],否则被删除了。新增加到mValueIndex的元素一定小于nums[i]。故之前增加的元素一定大于本次增加。 本次增加的是按升序加的,可以放到缓存中,按反顺序加入。这样:有序映射就优化成了栈。

class Solution {
public:vector<int> secondGreaterElement(vector<int>& nums) {stack<int> staNoMax,staNoMax2;vector<int> vRet(nums.size(), -1);vector<int> vBuf;for (int i = 0; i < nums.size(); i++){while (staNoMax2.size() && (nums[staNoMax2.top()] < nums[i])){vRet[staNoMax2.top()] = nums[i];staNoMax2.pop();}while (staNoMax.size() && (nums[staNoMax.top()] < nums[i])){vBuf.emplace_back(staNoMax.top());staNoMax.pop();}staNoMax.emplace(i);for (auto it = vBuf.rbegin(); it != vBuf.rend(); ++it){staNoMax2.emplace(*it);}vBuf.clear();}return vRet;}
};

2023年3月版 二分查找

bool GreaterPairInt(const std::pair<int, int>& p,int iData )
{
return p.first > iData ;
}

class Solution {
public:
vector secondGreaterElement(vector& nums) {
m_c = nums.size();
//vLeftFirstLess[i] i是它的下一个更大数
vector<vector> vLeftFirstLess(m_c);
{
vector<pair<int, int>> vStack;
for (int i = m_c - 1; i >= 0; i–)
{
int iNum = std::lower_bound(vStack.begin(), vStack.end(), nums[i], GreaterPairInt) - vStack.begin();
if (iNum > 0)
{
const int iFristGreaterIndex = vStack[iNum - 1].second;;
vLeftFirstLess[iFristGreaterIndex].push_back(i);
}
while (vStack.size() && (nums[i] >= vStack.back().first))
{
vStack.pop_back();
}
vStack.emplace_back(nums[i], i);
}
}
vector vRet(m_c, -1);
{
vector<pair<int, int>> vStack;
for (int i = m_c - 1; i >= 0; i–)
{
for (auto& it : vLeftFirstLess[i])
{
int iNum = std::lower_bound(vStack.begin(), vStack.end(), nums[it], GreaterPairInt) - vStack.begin();
if (iNum > 0)
{
const int iFristGreaterIndex = vStack[iNum - 1].second;;
vRet[it] = nums[iFristGreaterIndex];
}
}
while (vStack.size() && (nums[i] >= vStack.back().first))
{
vStack.pop_back();
}
vStack.emplace_back(nums[i], i);
}
}
return vRet;
}
int m_c;
};

2023年9月版

class Solution {
public:
vector secondGreaterElement(vector& nums) {
m_c = nums.size();
stack sta;
std::priority_queue<std::pair<int, int>, vector<std::pair<int, int>>, greater<>> minHeap;
vector vRet(m_c, -1);
for (int i = 0; i < m_c; i++)
{
const int& n = nums[i];
while (minHeap.size() && (minHeap.top().first < n))
{
vRet[minHeap.top().second] = n;
minHeap.pop();
}
while (sta.size() && (nums[sta.top()] < n))
{
minHeap.emplace(nums[sta.top()], sta.top());
sta.pop();
}
sta.emplace(i);
}
return vRet;
}
int m_c;
};

扩展阅读

视频课程

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闻缺陷则喜是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业

。也就是我们常说的专业的人做专业的事。 |
|如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛|

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

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