单调栈 leetcode整理（一）

目录
单调栈知识
402. 移掉K位数字
1673. 找出最具竞争力的子序列
316. 去除重复字母（1081. 不同字符的最小子序列）
321. 拼接最大数

单调栈知识

单调栈就是一个内部元素有序的栈（大->小 or 小->大），但是只用到它的一端。
核心代码：摘自C++ | 图解算法 | 这个单调栈不一般！

insert x
while (!sta.empty() && sta.top()<x)sta.pop()
sta.push(x)

单调栈只能在栈顶操作.
单调栈可以解决的问题：
1、找到一个序列的字典序最小的序列(序列元素位置不可移动)
2、最基础的应用就是给定一组数，针对每个数，寻找它和它右边第一个比它大的数之间有多少个数。
3、给定一序列，寻找某一子序列，使得子序列中的最小值乘以子序列的长度最大。
4、给定一序列，寻找某一子序列，使得子序列中的最小值乘以子序列所有元素和最大。

参考有关文章：
一招吃遍力扣四道题，妈妈再也不用担心我被套路啦～
单调栈的介绍以及一些基本性质
下面是刷题代码：

402. 移掉K位数字

class Solution {
public:string removeKdigits(string num, int k) {vector<char> st;string result;for(int i = 0; i < num.size(); i++){while(st.size() > 0 && st.back() > num[i] && k > 0){st.pop_back();k--;}//否则，进行st.push_back(num[i]);}//考虑到所有情况之后，还有k剩余，但是此时字符是单调递减的，需要将末尾的字符进行去除while(k > 0){st.pop_back();k--;}//去除前导0int j;for(j=0; j < st.size(); j++){if(st[j] != '0') break;}for(int i = j; i < st.size() ; i++){result += st[i];}//如果最后结果为空，返回0即可if(result.size() == 0) return "0";return result;}
};

1673. 找出最具竞争力的子序列

class Solution {
public:vector<int> mostCompetitive(vector<int>& nums, int k) {vector<int> st;int remain = nums.size() - k;for(int i = 0; i < nums.size(); i++){while(st.size() > 0 && st.back() > nums[i] && remain > 0){st.pop_back();remain--;}//否则，进行st.push_back(nums[i]);}while(remain > 0){st.pop_back();remain--;}return st;}
};

316. 去除重复字母（1081. 不同字符的最小子序列）

316. 去除重复字母
错误代码，没考虑包含text中所有不同的字符一次。
所以出现结果只是不含相同字符的字典序最小的子序列

class Solution {
public:string smallestSubsequence(string s) {vector<char > st;int hash[26]={0};for(int i = 0; i < s.size(); i++){//如果元素大于栈顶元素，并且这个元素没有出现过，则插入if(st.size() == 0 || (st.back() < s[i] && hash[s[i]-'a'] == 0)){st.push_back(s[i]);hash[s[i]-'a'] = 1;//cout << st.back() <<endl;}else{//如果这个元素小于栈顶元素，并且这个元素没有出现过，那么我们就删除栈顶元素，插入这个元素while(st.size() > 0 && s[i] < st.back() && hash[s[i]-'a'] == 0){//被删除的栈顶元素对应的hash也需要清除hash[st.back()-'a'] = 0;st.pop_back();//cout << st.back() <<endl;}st.push_back(s[i]);hash[s[i]-'a'] = 1;}//如果这个元素已经出现过了，那么不做任何操作}string result;//将vector元素转化为stringfor(int i = 0; i < st.size(); i++){result += st[i];}return result;}
};

正确代码：

class Solution {
public:string smallestSubsequence(string s) {vector<char > st;int hash[26]={0};int cnt_s[26]={0};for(int i = 0; i < s.size() ; i++){cnt_s[s[i] - 'a'] += 1;}for(int i = 0; i < s.size(); i++){cnt_s[s[i] - 'a'] -= 1;if(hash[s[i] - 'a'] == 1) continue;while(st.size() > 0){if(st.back() > s[i] && cnt_s[st.back() - 'a'] > 0){hash[st.back() - 'a'] = 0;st.pop_back();}elsebreak;}st.push_back(s[i]);hash[s[i] - 'a'] = 1;}string result;//将vector元素转化为stringfor(int i = 0; i < st.size(); i++){result += st[i];}return result;}
};

321. 拼接最大数

321. 拼接最大数
1、将k拆分为x，y，格子找nums1，nums2对应的x，y长度的最有竞争力的子序列(如果x,y大于任意数组长度，则pass这个解法)
2、对x+y=k的对应的两个子序列进行合并
3、对合并后的每个子序列，进行比较，找到最终结果.
4、补充一下比较的规则，从序列的第一个开始比较，返回对应位的较小的序列。
5、合并的规则也需要注意，并不能用简单的双指针比较,需要注意到当前数相同的情况，还要往后比较，才能选择出我们我们送入的数
哪个大取哪个，当前位置相同就继续比较下一位。这个比较的过程和比较函数有重复的操作，所以我们需要将比较函数做一下修改，保证在合并比较的时候也能使用。

compare函数从两个index开始对比，如果nums1顺位大于nums2，返回值大于0。
有个序列是另一个序列的子序列，这时我们选择较长的序列。

int compare(vector<int>& nums1,int index1, vector<int>& nums2,int index2){int n = nums1.size();int m = nums2.size();while(index1 < n && index2 < m){int difference = nums1[index1] - nums2[index2];//如果不相同，返回nums1与nums2的差值if (difference != 0) {return difference;}//如果相同，比较下一位index1++;index2++;}//如果比较到这个时候还没结果，说明有个序列是另一个序列的子序列，这时我们选择较长的序列return (n - index1) - (m - index2);}

合并函数
每次将顺位比较中较大的nums中对应的index送入result数组中。

    vector<int> merge(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2){int x = nums1.size();int y = nums2.size();vector<int> result(x + y,0);int index1 = 0, index2 = 0;if(x == 0) return nums2;else if( y == 0) return nums1;//此时需要进行比较,从头开始比较for(int i = 0; i < x + y; i++){if(compare(nums1,index1,nums2,index2) > 0){result[i] = nums1[index1];index1++;}else{result[i] = nums2[index2];index2++;}}return result;}

最终代码：

class Solution {
private://function1：找出最具竞争力的子序列/*给你一个整数数组 nums 和一个正整数 k ，返回长度为 k 且最具 竞争力 的 nums 子序列。*/vector<int> mostCompetitive(vector<int>& nums, int k) {vector<int> st;int remain = nums.size() - k;for(int i = 0; i < nums.size(); i++){while(st.size() > 0 && st.back() < nums[i] && remain > 0){st.pop_back();remain--;}//否则，进行st.push_back(nums[i]);}while(remain > 0){st.pop_back();remain--;}return st;}vector<int> merge(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2){int x = nums1.size();int y = nums2.size();vector<int> result(x + y,0);int index1 = 0, index2 = 0;if(x == 0) return nums2;else if( y == 0) return nums1;//此时需要进行比较,从头开始比较for(int i = 0; i < x + y; i++){if(compare(nums1,index1,nums2,index2) > 0){result[i] = nums1[index1];index1++;}else{result[i] = nums2[index2];index2++;}}return result;}int compare(vector<int>& nums1,int index1, vector<int>& nums2,int index2){int n = nums1.size();int m = nums2.size();while(index1 < n && index2 < m){int difference = nums1[index1] - nums2[index2];//如果不相同，返回nums1与nums2的差值if (difference != 0) {return difference;}//如果相同，比较下一位index1++;index2++;}//如果比较到这个时候还没结果，说明有个序列是另一个序列的子序列，这时我们选择较长的序列return (n - index1) - (m - index2);}
public:vector<int> maxNumber(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {int n = nums1.size();int m = nums2.size();//用来放最终结果vector<int> maxSubsequence(k,0);vector<int> cur_maxSubsequence(k,0);//【1】将k拆分为x，y，格子找nums1，nums2对应的x，y长度的最有竞争力的子序列for(int x = 0; x <= n; x++){int y = k - x;//如果x,y大于任意数组长度，则pass这个解法)if(y > m || y < 0 || x < 0 || x > n) continue;vector<int> maxSubsequence1 = mostCompetitive(nums1,x);vector<int> maxSubsequence2 = mostCompetitive(nums2,y);//【2】对x+y=k的对应的两个子序列进行合并cur_maxSubsequence = merge(maxSubsequence1,maxSubsequence2);//【3】if(compare(cur_maxSubsequence,0,maxSubsequence,0) > 0)maxSubsequence = cur_maxSubsequence;}return maxSubsequence;}
};