作者推荐
【贪心算法】【中位贪心】.执行操作使频率分数最大
涉及知识点
单调栈 排序 map 区间合并
题目
给你一个整数数组 arr 。
将 arr 分割成若干 块 ,并将这些块分别进行排序。之后再连接起来,使得连接的结果和按升序排序后的原数组相同。
返回能将数组分成的最多块数?
示例 1:
输入:arr = [5,4,3,2,1]
输出:1
解释:
将数组分成2块或者更多块,都无法得到所需的结果。
例如,分成 [5, 4], [3, 2, 1] 的结果是 [4, 5, 1, 2, 3],这不是有序的数组。
示例 2:
输入:arr = [2,1,3,4,4]
输出:4
解释:
可以把它分成两块,例如 [2, 1], [3, 4, 4]。
然而,分成 [2, 1], [3], [4], [4] 可以得到最多的块数。
参数范围:
1 <= arr.length <= 2000
0 <= arr[i] <= 108
单调栈
排序后,各块的最小值,一定大于等于前一个块的最大值。我们无需记录各块的最小值,只需要记录各块的最大值。
新加的数如果大于所有已有块的最大值 | 自成一组 |
新加的数如果小于若干块的最大值 | 这些块和新加的数合并成一组 |
新加的数等于某个块的最大值,不小于任何块的最大值 | 自称一组 |
新加的数等于某个块的最大值,小于某些块的最大值 | 和小于的块合并 |
综上所述: 新加的值和它小于的块合并。后面块的最大值,一定大于等于前面块的最大值。否则:合并了。
代码
核心代码
class Solution {
public:int maxChunksToSorted(vector<int>& arr) {stack<int> staMax; int i = 0;{const int iMin = *std::min_element(arr.begin(), arr.end());int iMax = INT_MIN;for (; i < arr.size(); i++){iMax = max(iMax, arr[i]);if (iMin == arr[i]){staMax.emplace(iMax);i++;break;}}}for (; i < arr.size(); i++){const int iMax = max(arr[i], staMax.top());while (staMax.size()&&(arr[i] < staMax.top())){staMax.pop();}staMax.emplace(iMax);}return staMax.size();}
};
测试用例
template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{assert(t1 == t2);
}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]);}
}int main()
{vector<int> arr;{Solution slu;arr = { 5, 4, 3, 2, 1 };auto res = slu.maxChunksToSorted(arr);Assert(1, res);}{Solution slu;arr = { 2,1,3,4,4 };auto res = slu.maxChunksToSorted(arr);Assert(4, res);}{Solution slu;arr = { 4, 2, 2, 1, 1 };auto res = slu.maxChunksToSorted(arr);Assert(1, res);}//CConsole::Out(res);
}
其实第一块不用特殊处理
class Solution {
public:int maxChunksToSorted(vector<int>& arr) {stack<int> staMax; for (int i = 0 ; i < arr.size(); i++){int iMax = arr[i];if (staMax.size()){iMax = max(iMax, staMax.top());}while (staMax.size()&&(arr[i] < staMax.top())){staMax.pop();}staMax.emplace(iMax);}return staMax.size();}
};
2023年3月版
class Solution {
public:
int maxChunksToSorted(vector& arr) {
std::multiset setAll(arr.begin(), arr.end());
std::multiset setLeft;
int iNum = 1;
for (const auto& i : arr)
{
setAll.erase(setAll.find(i));
setLeft.insert(i);
if (setAll.empty())
{
continue;
}
if (*setLeft.rbegin() <= *setAll.begin())
{
iNum++;
}
}
return iNum;
}
};
区间合并(分块)+map(哈希映射)
vSort | 对arr排序后的数据 |
mValueNum | 键:arr(vSort)的值;值:数量。 arr[i]的值+1,vSort[i]的值减少1。如果数量为0,则删除键。 |
如果mValueNum的数量为0说明可以分块。假定前一个块的最后一个元素的下标是pre,则mValueNum记录的是各数值在vSort(pre,i]中出现的次数减去arr(pre,i]中出现的次数。
时间复杂度:预处理(排序)o(nlogn) 处理O(n)。
代码
class Solution {
public:int maxChunksToSorted(vector<int>& arr) {vector<int> vSort = arr;sort(vSort.begin(), vSort.end());unordered_map<int, int> mValueNum;int iRet = 0;for (int i = 0; i < arr.size(); i++){auto Add = [&mValueNum](int key,int iValue){mValueNum[key] += iValue; if (0 == mValueNum[key]){mValueNum.erase(key);}};Add(arr[i], 1);Add(vSort[i], -1);if (mValueNum.empty()){iRet++;}}return iRet;}
};
扩展阅读
视频课程
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https://edu.csdn.net/course/detail/38771
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相关下载
想高屋建瓴的学习算法,请下载《喜缺全书算法册》doc版
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我想对大家说的话 |
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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。