算法学习——LeetCode力扣单调栈篇

算法学习——LeetCode力扣单调栈篇

在这里插入图片描述

739. 每日温度

739. 每日温度 - 力扣（LeetCode）

描述

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高，请在该位置用 0 来代替。

示例

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 <= 105
30 <= temperatures[i] <= 100

代码解析

单调栈

通常是一维数组，要寻找任一个元素的右边或者左边第一个比自己大或者小的元素的位置，此时我们就要想到可以用单调栈了。

用temperatures = [73, 74, 75, 71, 71, 72, 76, 73]为例来逐步分析，输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]。

  • 首先先将第一个遍历元素加入单调栈
    在这里插入图片描述
  • 加入T[1] = 74，因为T[1] > T[0]，而我们要保持一个递增单调栈（从栈头到栈底），所以将T[0]弹出，T[1]加入，此时result数组可以记录了，result[0] = 1，即T[0]右面第一个比T[0]大的元素是T[1]。
    在这里插入图片描述
  • 加入T[2]，同理，T[1]弹出
    在这里插入图片描述
  • 加入T[3]，T[3] < T[2] （当前遍历的元素T[i]小于栈顶元素T[st.top()]的情况），加T[3]加入单调栈。
    在这里插入图片描述
  • 加入T[4]，T[4] == T[3] （当前遍历的元素T[i]等于栈顶元素T[st.top()]的情况），此时依然要加入栈，不用计算距离，因为我们要求的是右面第一个大于本元素的位置，而不是大于等于！
    在这里插入图片描述
  • 加入T[5]，T[5] > T[4] （当前遍历的元素T[i]大于栈顶元素T[st.top()]的情况），将T[4]弹出，同时计算距离，更新result

在这里插入图片描述

  • T[4]弹出之后， T[5] > T[3] （当前遍历的元素T[i]大于栈顶元素T[st.top()]的情况），将T[3]继续弹出，同时计算距离，更新result

在这里插入图片描述
直到发现T[5]小于T[st.top()]，终止弹出，将T[5]加入单调栈
在这里插入图片描述
加入T[6]，同理，需要将栈里的T[5]，T[2]弹出
在这里插入图片描述

  • 同理，继续弹出
    在这里插入图片描述
  • 此时栈里只剩下了T[6]
    在这里插入图片描述
  • 加入T[7]， T[7] < T[6] 直接入栈，这就是最后的情况，result数组也更新完了。
  • 在这里插入图片描述

那result[6] , result[7]怎么没更新啊，元素也一直在栈里。

其实定义result数组的时候，就应该直接初始化为0，如果result没有更新，说明这个元素右面没有更大的了，也就是为0。

class Solution {
public:vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& temperatures) {vector<int> result(temperatures.size(),0);stack<int> st;st.push(0);for(int i=1 ; i<temperatures.size(); i++){while( st.empty()==0  &&  temperatures[i] > temperatures[st.top()] ){result[st.top()] = i - st.top();st.pop();}st.push(i);}return result;}
};

496. 下一个更大元素 I

496. 下一个更大元素 I - 力扣（LeetCode）

nums1 中数字 x 的 下一个更大元素 是指 x 在 nums2 中对应位置 右侧 的 第一个 比 x 大的元素。

描述

给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ，下标从 0 开始计数，其中nums1 是 nums2 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] 的 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

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] <= 104
nums1和nums2中所有整数 互不相同
nums1 中的所有整数同样出现在 nums2 中

代码解析

和 739 完全一样

  • 739是找每一个点的右边第一个大于点
  • 该题是找部分点（num1）的右边第一个最大点

具体步骤

  • 用map记录num1出现的点
  • 然后和739一样找每一个右边第一个最大值
  • 找到后判断该点是否是num1里面的，是就保存，不是就放弃
  • 此处和739不同，739找到就保存
class Solution {
public:vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {vector<int> result(nums1.size(),-1);stack<int> st;unordered_map<int,int> umap;for(int i=0 ; i<nums1.size(); i++){umap[nums1[i]] = i; }// for(auto it:umap) cout<<it.first<<' '<<it.second<<endl;st.push(0);for(int i=1 ;i<nums2.size();i++){while(st.empty()==0 && nums2[i] > nums2[st.top()]){if(umap.count(nums2[st.top()]) > 0 ){int index = umap[nums2[st.top()]];result[index] = nums2[i];}st.pop();}st.push(i);}return result;}
};

503. 下一个更大元素 II

503. 下一个更大元素 II - 力扣（LeetCode）

描述

给定一个循环数组 nums （ nums[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 的 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

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 <= 104
-109 <= nums[i] <= 109

代码解析

和496 类似，为循环数组。将num数组扩充两倍连起来即可

class Solution {
public:vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {vector<int> result(nums.size(),-1);vector<int> my_nums(nums.begin() , nums.end());stack<int> st;int indnx;// for(auto it:nums) my_nums.push_back(it); //循环插入my_nums.insert(my_nums.end(), nums.begin(), nums.end()); //insert插入st.push(0);for(int i=1 ; i<my_nums.size() ;i++){while(st.empty()==0 && my_nums[i] > my_nums[st.top()]){	//检测是否是第二圈if(st.top()>=nums.size()) indnx = st.top() - nums.size();else indnx = st.top();result[indnx] = my_nums[i];st.pop();}st.push(i);}return result;}
};

42. 接雨水

42. 接雨水 - 力扣（LeetCode）

描述

给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。

在这里插入图片描述

示例

示例 1：

输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出：6
解释：上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。

示例 2：

输入：height = [4,2,0,3,2,5]
输出：9

提示

n == height.length
1 <= n <= 2 * 104
0 <= height[i] <= 105

代码解析

单调栈

在这里插入图片描述
从栈头（元素从栈头弹出）到栈底的顺序应该是从小到大的顺序。

因为一旦发现添加的柱子高度大于栈头元素了，此时就出现凹槽了，栈头元素就是凹槽底部的柱子，栈头第二个元素就是凹槽左边的柱子，而添加的元素就是凹槽右边的柱子。
在这里插入图片描述
遇到相同的元素，更新栈内下标，就是将栈里元素（旧下标）弹出，将新元素（新下标）加入栈中。

例如 5 5 1 3 这种情况。如果添加第二个5的时候就应该将第一个5的下标弹出，把第二个5添加到栈中。

因为我们要求宽度的时候 如果遇到相同高度的柱子，需要使用最右边的柱子来计算宽度。
在这里插入图片描述

单调栈处理逻辑

  • 先将下标0的柱子加入到栈中

  • 然后开始从下标1开始遍历所有的柱子

  • 如果当前遍历的元素（柱子）高度小于栈顶元素的高度，就把这个元素加入栈中，因为栈里本来就要保持从小到大的顺序（从栈头到栈底）。

  • 如果当前遍历的元素（柱子）高度等于栈顶元素的高度，要跟更新栈顶元素，因为遇到相相同高度的柱子，需要使用最右边的柱子来计算宽度。

  • 如果当前遍历的元素（柱子）高度大于栈顶元素的高度，此时就出现凹槽了，如图所示：栈顶和栈顶的下一个元素以及要入栈的三个元素来接水！

  • 在这里插入图片描述

class Solution {
public:int trap(vector<int>& height) {if(height.size()<=2) return 0;stack<int> st;int result = 0;st.push(0);for(int i=1 ; i<height.size() ;i++){//当前柱子比栈顶的小if(height[i] < height[st.top()])st.push(i);//当前柱子和栈顶相等else if(height[i] == height[st.top()]){st.pop();st.push(i);//当前柱子比栈顶的大，产生了凹陷}else if(height[i] > height[st.top()]){while(st.empty()==0 && height[i] > height[st.top()]){int mid = st.top();st.pop();if(st.empty()==0) {int left = st.top();int right = i;int h = min(height[left] , height[right]) - height[mid];int w = right - left -1;result += h*w;}}st.push(i);}}return result;}
};

84. 柱状图中最大的矩形

84. 柱状图中最大的矩形 - 力扣（LeetCode）

描述

给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。

求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。

示例

示例 1:

在这里插入图片描述

输入：heights = [2,1,5,6,2,3]
输出：10
解释：最大的矩形为图中红色区域，面积为 10

示例 2：

在这里插入图片描述

输入： heights = [2,4]
输出： 4

提示

1 <= heights.length <=105
0 <= heights[i] <= 104

代码解析

单调栈

我们可以遍历每根柱子，以当前柱子 i 的高度作为矩形的高，那么矩形的宽度边界即为向左找到第一个高度小于当前柱体 i 的柱体，向右找到第一个高度小于当前柱体 i 的柱体。

  • 和42接雨水类似
    为什么这么说呢，42. 接雨水 (opens new window)是找每个柱子左右两边第一个大于该柱子高度的柱子，而本题是找每个柱子左右两边第一个小于该柱子的柱子。

  • 那么因为本题是要找每个柱子左右两边第一个小于该柱子的柱子，所以从栈头（元素从栈头弹出）到栈底的顺序应该是从大到小的顺序！
    在这里插入图片描述

  • 只有栈里从大到小的顺序，才能保证栈顶元素找到左右两边第一个小于栈顶元素的柱子。

  • 所以本题单调栈的顺序正好与接雨水反过来。

  • 此时大家应该可以发现其实就是栈顶和栈顶的下一个元素以及要入栈的三个元素组成了我们要求最大面积的高度和宽度

class Solution {
public:int largestRectangleArea(vector<int>& heights) {heights.insert(heights.begin(), 0); // 数组头部加入元素0heights.push_back(0); // 数组尾部加入元素stack<int> st;int result = 0;st.push(0);for(int i=1 ; i<heights.size() ;i++){if( heights[i] > heights[st.top()] ) st.push(i);else if(heights[i] == heights[st.top()]){st.pop();st.push(i);}else {while(st.empty()==0 && heights[i] < heights[st.top()] ){int mid = st.top();st.pop();if(st.empty()==0){int left = st.top();int right = i;int sum = (right - left -1) * heights[mid];cout<<left<<' '<<mid<<' '<<right<<' '<<sum<<endl;if(sum > result) result = sum; }}st.push(i);   }}return result;}
};

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/782385.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

关系型数据库mysql（7）sql高级语句①

关系型数据库mysql（7）sql高级语句①

目录 一.MySQL常用查询 1.按关键字&#xff08;字段&#xff09;进行升降排序 按分数排序 &#xff08;默认为升序&#xff09; 按分数升序显示 按分数降序显示 根据条件进行排序&#xff08;加上where&#xff09; 根据多个字段进行排序 ​编辑 2.用或&#xff08;or&…
阅读更多...
ESP8266 控制 LED 亮灭

ESP8266 控制 LED 亮灭

一、引脚对应 二、按键控制 LED 亮灭 2.1样例1 #include <ESP8266WiFi.h>const int ledPin D2; // LED 连接到 D2 引脚 const int keyPin D4; // 按键连接到 D4 引脚volatile bool flag false; // 记录 LED 状态的标志// 外部中断处理函数 ICACHE_RAM_ATTR void han…
阅读更多...
重新温习广软puthon爬虫技术。

重新温习广软puthon爬虫技术。

下面是我不断试错的一个过程&#xff0c;好多知识点全忘记了&#xff0c;只能不断调实例&#xff0c;不断优化&#xff0c;重构&#xff0c;实现自己的需求。下面是我的运行截图。还是导包的问题。 个人感觉关键的还是这几部&#xff0c;被划了下划线的&#xff0c;存在问题&a…
阅读更多...
【智能算法】猎人猎物算法（HPO）原理及实现

【智能算法】猎人猎物算法（HPO）原理及实现

目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献 1.背景 2022年&#xff0c;Naruei等人受到自然界动物猎食过程启发&#xff0c;提出了猎人猎物算法&#xff08;Hunter-Prey Optimization&#xff0c; HPO&#xff09;。 2.算法原理 2.1算法思想 HPO模拟…
阅读更多...
输出1到10的阶乘--C语言

输出1到10的阶乘--C语言

#include<stdio.h> int fac(int n){if(n<1){return 1;}elsereturn fac(n-1)*n; } int main(){int i, result;for(i1;i<10;i){resultfac(i);printf("%d!%d\n",i,result);}} 输出结果&#xff1a;
阅读更多...
Java并发编程基础_Thread类

Java并发编程基础_Thread类

线程 Thread.class 1. 线程的六种状态 NEW 尚未启动的线程处于此状态。RUNNABLE 在Java虚拟机中执行的线程处于此状态。BLOCKED 被阻塞等待监视器锁定的线程处于此状态。WAITING 正在等待另一个线程执行特定动作的线程处于此状态。TIMED_WAITING 正在等待另一个线程执行动作达到…
阅读更多...
C++中浅拷贝和深拷贝对象复制概念

C++中浅拷贝和深拷贝对象复制概念

1.浅拷贝&#xff08;Shallow Copy&#xff09;&#xff1a; 浅拷贝是指在对象复制时&#xff0c;只是复制对象的值&#xff0c;而不会复制对象指向的资源。这意味着对象和其副本会指向同一块内存空间&#xff0c;当一个对象改变时&#xff0c;另一个对象也会受到影响。 #inclu…
阅读更多...
回溯算法|216.组合总和III

回溯算法|216.组合总和III

力扣题目链接 class Solution { private:vector<vector<int>> result; // 存放结果集vector<int> path; // 符合条件的结果// targetSum&#xff1a;目标和&#xff0c;也就是题目中的n。// k&#xff1a;题目中要求k个数的集合。// sum&#xff1a;已经收集…
阅读更多...
OpenKylin安装Kafka

OpenKylin安装Kafka

一、操作系统 openKylin 1.0.1 X86 二、下载安装包 # 安装依赖jdk sudo apt-get update sudo apt-get install default-jdk # 下载kafka mkdir -p /data/software/kafka wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.4.1/kafka_2.13-2.4.1.tgz三、解压安装 # 解压缩Kafka…
阅读更多...
springboot项目学习-瑞吉外卖（4）续

springboot项目学习-瑞吉外卖（4）续

1.任务 菜品的添加功能(涉及到两张表的数据添加) 2.菜品添加 功能页面如上&#xff0c;该页面有两个注意点 菜品分类&#xff1a;点击菜品分类后&#xff0c;会展示当前已有菜品&#xff1a;这个功能的实现要从category表里查询数据&#xff0c;然后再做展示口味做法配置&#…
阅读更多...
算法题-＞移动零的C语言和JAVA的双指针解法

算法题-＞移动零的C语言和JAVA的双指针解法

使用C语言和JAVA代码通过双指针进行解题 题目描述:给定一个数组 nums&#xff0c;编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾&#xff0c;同时保持非零元素的相对顺序。 理解题意:不改变数组中非零元素的顺序,并把0元素放在非零元素后面. 链接: https://leetcode.cn/problems/m…
阅读更多...
Linux——将云服务器作为跳板机，frp实现内网穿透

Linux——将云服务器作为跳板机，frp实现内网穿透

文章目录 操作步骤1. 准备工作&#xff1a;2. 配置frp服务器端&#xff1a;3. 配置frp客户端&#xff1a;4. 启动frp客户端&#xff1a;5. 测试连接&#xff1a;6. 安全注意事项&#xff1a; 云服务器性能分析阿里云具体操作步骤1. 购买&#xff1a;2. 登录&#xff1a;3. 首次…
阅读更多...
springboot企业级抽奖项目业务四 (缓存预热)

springboot企业级抽奖项目业务四 (缓存预热)

缓存预热 为什么要做预热: 当活动真正开始时&#xff0c;需要超高的并发访问活动相关信息 必须把必要的数据提前加载进redis 预热的策略: 在msg中写一个定时任务 每分钟扫描一遍card_game表 把(开始时间 > 当前时间)&& (开始时间 < 当前时间1分钟)的活动及相…
阅读更多...
CrossOver软件2024免费 最新版本详细介绍 CrossOver软件好用吗 Mac电脑玩Windows游戏

CrossOver软件2024免费 最新版本详细介绍 CrossOver软件好用吗 Mac电脑玩Windows游戏

CrossOver是一款由CodeWeavers公司开发的软件&#xff0c;它可以在Mac和Linux等操作系统上运行Windows软件&#xff0c;而无需在计算机上安装Windows操作系统。这款软件的核心技术是Wine&#xff0c;它是一种在Linux和macOS等操作系统上运行Windows应用程序的开源软件。 Cross…
阅读更多...
大语言模型---强化学习

大语言模型---强化学习

本文章参考&#xff0c;原文链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/133563158 SFT使用交叉熵损失函数&#xff0c;目标是调整参数使模型输出与标准答案一致&#xff0c;不能从整体把控output质量 RLHF&#xff08;分为奖励模型训练、近端策略优化…
阅读更多...
HarmonyOS 应用开发之FA模型绑定Stage模型ServiceExtensionAbility

HarmonyOS 应用开发之FA模型绑定Stage模型ServiceExtensionAbility

本文介绍FA模型的三种应用组件如何绑定Stage模型的ServiceExtensionAbility组件。 PageAbility关联访问ServiceExtensionAbility PageAbility关联访问ServiceExtensionAbility和PageAbility关联访问ServiceAbility的方式完全相同。 import featureAbility from ohos.ability…
阅读更多...
Adaboost集成学习 | Matlab实现基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）

Adaboost集成学习 | Matlab实现基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）

目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览 基本介绍 基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测） 单变量时间序列单步预测。 ELM（Extreme Learning Machine，极限学习机）和AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）都是机…
阅读更多...
c++----list模拟实现

c++----list模拟实现

目录 1. list的基本介绍 2. list的基本使用 2.1 list的构造 用法示例 2.2 list迭代器 用法示例 2.3. list容量&#xff08;capacity&#xff09;与访问&#xff08;access) 用法示例 2.4 list modifiers 用法示例 2.5 list的迭代器失效 3.list的模拟实现 3.1…
阅读更多...
使用Python实现ID3决策树中特征选择的先后顺序，字节跳动面试真题

使用Python实现ID3决策树中特征选择的先后顺序，字节跳动面试真题

def empty1(pri_data): hair [] #[‘长’, ‘短’, ‘短’, ‘长’, ‘短’, ‘短’, ‘长’, ‘长’] voice [] #[‘粗’, ‘粗’, ‘粗’, ‘细’, ‘细’, ‘粗’, ‘粗’, ‘粗’] sex [] #[‘男’, ‘男’, ‘男’, ‘女’, ‘女’, ‘女’, ‘女’, ‘女’] for o…
阅读更多...
leetcode.209.长度最小的子数组

leetcode.209.长度最小的子数组

题目 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s &#xff0c;找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组&#xff0c;并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组&#xff0c;返回 0。 示例&#xff1a; 输入&#xff1a;s 7, nums [2,3,1,2,4,3] 输出&#…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023