文章目录
- 题目链接
- 题目描述
- 解题思路
- 为什么是贪心
- 一个带图的例子
- 代码
- python
- java
- cpp
- 时空复杂度
- 华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练
题目链接
LeetCode670、最大交换
题目描述
给定一个非负整数数组 nums
和一个整数 k
,你需要将这个数组分成 k
个非空的连续子数组。
设计一个算法使得这 k
个子数组各自和的最大值最小。
示例 1:
输入:nums = [7,2,5,10,8], k = 2
输出:18
解释: 一共有四种方法将 nums 分割为 2 个子数组。 其中最好的方式是将其分为 [7,2,5] 和 [10,8] 。 因为此时这两个子数组各自的和的最大值为18,在所有情况中最小。
示例 2:
输入:nums = [1,2,3,4,5], k = 2
输出:9
示例 3:
输入:nums = [1,4,4], k = 3
输出:4
提示:
1 <= nums.length <= 1000
0 <= nums[i] <= 10(6)
1 <= k <= min(50, nums.length)
解题思路
数据范围(数字的长度)最大为8
,时间复杂度为O(N^3)
的暴力法可以通过。
所谓暴力法,就是枚举出所有不同的下标对(i, j)
,交换s[i]
和s[j]
,找到交换完之后最大的那一组。
思路较为简单,故在此略去不表。一下讨论贪心的做法。
为什么是贪心
由于最多只能交换一次,贪心地思考一下这个问题:我们什么希望进行一个怎么样的交换?
换言之,怎么交换才能使得数字尽可能地大?
考虑例子
9091987
原字符串中的第三个"9"
是最大且位置尽可能靠后的数字,这个字符应该优先地被交换到尽可能前的位置。由于索引0
的数字是"9"
,所以考虑索引1
的字符"0"
和第三个"9"
交换。得到答案
9991087
从这个例子可以看出贪心的策略是:
- 首选一个尽可能大的数字(比如示例中选择字符
"9"
) - 如果有多个最大的数字,则优先选择位置尽可能靠后的那个(比如示例中选择第三个
"9"
) - 将该数字交换到尽可能靠前的位置,即交换到第一个小于该数字的位置(比如示例中索引
1
的位置)。
所以考虑逆序遍历原数字字符串(为了方便交换操作,改成数组来操作),并且使用一个栈(类似一个单调栈),储存原数字从右往左看遇到的更大的数字的下标
stack = list()
for i in range(n-1, -1, -1):if not stack or lst[i] > lst[stack[-1]]:stack.append(i)
最终这个栈一定会满足以下条件:
- 栈中储存的是原数字字符串的数字的下标
i
i
的取值自栈底向栈顶递减,即栈顶元素stack[-1]
是在数字lst
中位置最靠前的下标(满足了上述贪心策略2
)lst[i]
的取值自栈底向栈顶递增,即栈顶元素对应的下标在数字数组中的取值lst[i]
是最大的数字(满足了上述贪心策略1
)
以例子num = 9091987
为例,栈中的结果是储存了最后三个数字"987"
的下标,即stack = [6, 5, 4]
接下来要考虑如何实现上述贪心策略的第三点。
我们可以从头到尾遍历原数字数组lst
,将下标i
和栈顶元素stack[-1]
、以及下标i
对应的数字lst[i]
和栈顶元素对应的数字lst[stack[-1]]
进行比较。若
i < stack[-1]
,说明此时下标i
的位置位于stack[-1]
的左边,可以继续进行后续判断。若lst[i] < lst[stack[-1]]
,说明此时可以交换位置i
和stack[-1]
的两个数字,交换之且退出循环lst[i] >= lst[stack[-1]]
,说明此时不能进行交换,i
需要继续增大
i >= stack[-1]
,说明此时下标i
的位置已经不再位于stack[-1]
的左边,此时不能再考虑栈顶元素,应该将其弹出
另外,由于涉及弹出操作,如果出现空栈情况,但尚未进行交换,则说明原数字数字本身就是一个非递增序列,需要退出循环。综上,上述贪心操作的代码为
for i in range(n):if not stack:breakif i > stack[-1]:if lst[i] < lst[stack[-1]]:lst[i], lst[stack[-1]] = lst[stack[-1]], lst[i]ans = "".join(lst)breakelse:continueelse:stack.pop()
一个带图的例子
再举一个例子,num = "9987687676"
,答案应该为ans = "9988677676"
,可以做出如下图
逆序遍历数组lst
,构建栈stack = [8, 7, 4, 1]
,为可能进行交换的那些对应较大数字且靠后的位置。
正序遍历i
,反复拿出栈顶索引对应的元素lst[stack[-1]]
对应的数字和i
对应的元素lst[i]
进行比较。会经历如下过程。
i < stack[-1]
,但lst[i] >= lst[stack[-1]]
。不能做交换,i
增加。
i >= stack[-1]
,即i
的位置不位于stack[-1]
的左边,stack[-1]
出栈,i
增加。
i < stack[-1]
,但lst[i] >= lst[stack[-1]]
。不能做交换,i
增加。
i < stack[-1]
,且lst[i] < lst[stack[-1]]
。进行交换,得到ans = "9988677676"
,是可以得到的数字最大的结果。
代码
python
# 贪心+栈:O(N)
class Solution:def maximumSwap(self, num: int) -> int:# 用列表的形式储存数字numlst = list(str(num))# 获得数字num的位数(即lst的长度)n = len(lst)# 构建一个栈,储存原字符串从右往左看遇到的更大数字的下标stack = list()# 逆序遍历字符串sfor i in range(n-1, -1, -1):# 如果栈是空栈,或者当前下标i对应的数字lst[i]大于栈顶下标对应的数字lst[stack[-1]]# 则将索引i加入stackif not stack or lst[i] > lst[stack[-1]]:stack.append(i)# 正序遍历列表lstfor i in range(n):# 若出现空栈情况,则退出循环if not stack:break# 如果当前下标i位于栈顶元素stack[-1]的左边# 则可以进行后续判断if i < stack[-1]:# 若当前数字小于栈顶元素对应的数字,则可以进行交换if lst[i] < lst[stack[-1]]:lst[i], lst[stack[-1]] = lst[stack[-1]], lst[i]return int("".join(lst))# 否则,考虑下一个i,这里的else也可以不写else:continue# 如果当前下标i不位于栈顶元素stack[-1]的左边# 则弹出栈顶元素,考虑下一个较小但是位于较右位置的数字else:stack.pop()return num
java
public class Solution {public int maximumSwap(int num) {char[] chars = Integer.toString(num).toCharArray();int n = chars.length;int[] stack = new int[n];int top = -1;for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {if (top == -1 || chars[i] > chars[stack[top]]) {stack[++top] = i;}}for (int i = 0; i < n; i++) {if (top == -1) {break;}if (i < stack[top]) {if (chars[i] < chars[stack[top]]) {char temp = chars[i];chars[i] = chars[stack[top]];chars[stack[top]] = temp;return Integer.parseInt(new String(chars));}} else {top--;}}return num;}
}
cpp
class Solution {
public:int maximumSwap(int num) {std::string numStr = std::to_string(num);int n = numStr.length();std::vector<int> stack;for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {if (stack.empty() || numStr[i] > numStr[stack.back()]) {stack.push_back(i);}}for (int i = 0; i < n; i++) {if (stack.empty()) {break;}if (i < stack.back()) {if (numStr[i] < numStr[stack.back()]) {std::swap(numStr[i], numStr[stack.back()]);return std::stoi(numStr);}} else {stack.pop_back();}}return num;}
};
时空复杂度
时间复杂度:O(N)
。仅需一次遍历所有数字。
空间复杂度:O(1)
。栈所占空间,最大为9
,可视为常数级别空间。
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