2020-05-13 09:38:46
问题描述:
这个问题和“最多能完成排序的块”相似,但给定数组中的元素可以重复,输入数组最大长度为2000,其中的元素最大为10**8。
arr是一个可能包含重复元素的整数数组,我们将这个数组分割成几个“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。
我们最多能将数组分成多少块?
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:
我们可以把它分成两块,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。
注意:
arr的长度在[1, 2000]之间。
arr[i]的大小在[0, 10**8]之间。
问题求解:
解法一:哈希
问题规模较小,可以采用哈希暴力求解。
public int maxChunksToSorted(int[] arr) { int res = 0; int[] copy = Arrays.copyOf(arr, arr.length); Arrays.sort(copy); Map<Integer, Integer> h1 = new HashMap<>(); Map<Integer, Integer> h2 = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { h1.put(arr[i], h1.getOrDefault(arr[i], 0) + 1); h2.put(copy[i], h2.getOrDefault(copy[i], 0) + 1); if (h1.equals(h2)) { res += 1; h1.clear(); h2.clear(); } } return res; }
解法二:贪心
贪心策略:对当前的数,如果其左侧的最大值比右侧的最小值要小,那么可以在当前截断。
时间复杂度:O(n)
public int maxChunksToSorted(int[] arr) { int n = arr.length; int[] left = new int[n]; int[] right = new int[n]; left[0] = arr[0]; for (int i = 1; i < n; i++) { left[i] = Math.max(left[i - 1], arr[i]); } right[n - 1] = arr[n - 1]; for (int i = n - 2; i >= 0; i--) { right[i] = Math.min(right[i + 1], arr[i]); } int res = 1; for (int i = 0; i < n - 1; i++) { if (left[i] <= right[i + 1]) res += 1; } return res; }
解法三:栈
在栈中保存range的(min, max),由于我们知道curr_range_min >= prev_range_max这样划分才是合理的,如果不符合条件我们就把两个range进行merge即可。
时间复杂度:O(n)
public int maxChunksToSorted(int[] arr) { int n = arr.length; Stack<int[]> stack = new Stack<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { int[] curr = new int[]{arr[i], arr[i]}; while (!stack.isEmpty() && stack.peek()[1] > curr[0]) { int[] prev = stack.pop(); curr[0] = Math.min(prev[0], curr[0]); curr[1] = Math.max(prev[1], curr[1]); } stack.push(curr); } return stack.size(); }
解法四:单调栈
其实就是对上述算法做了一点优化工作。这里不再保存一个range,只保存max_value。
public int maxChunksToSorted(int[] arr) { int n = arr.length; Stack<Integer> stack = new Stack<>(); stack.push(arr[0]); for (int i = 1; i < n; i++) { if (arr[i] >= stack.peek()) stack.push(arr[i]); else { int max = stack.pop(); while (!stack.isEmpty() && stack.peek() > arr[i]) stack.pop(); stack.push(max); } } return stack.size(); }