1.题目描述
给定两个没有重复元素的数组 nums1
和 nums2
,其中nums1
是 nums2
的子集。找到 nums1
中每个元素在 nums2
中的下一个比其大的值。
nums1
中数字 x 的下一个更大元素是指 x 在 nums2
中对应位置的右边的第一个比 x 大的元素。如果不存在,对应位置输出-1。
示例 1:
输入: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2]. 输出: [-1,3,-1] 解释: 对于num1中的数字4,你无法在第二个数组中找到下一个更大的数字,因此输出 -1。 对于num1中的数字1,第二个数组中数字1右边的下一个较大数字是 3。 对于num1中的数字2,第二个数组中没有下一个更大的数字,因此输出 -1。
示例 2:
输入: nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4]. 输出: [3,-1] 解释: 对于num1中的数字2,第二个数组中的下一个较大数字是3。 对于num1中的数字4,第二个数组中没有下一个更大的数字,因此输出 -1。
注意:
nums1
和nums2
中所有元素是唯一的。nums1
和nums2
的数组大小都不超过1000。
2.解法一:暴力法(Brute Force)
class Solution { public: vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& findNums, vector<int>& nums) { //暴力法 O(m*n) int sz1 = findNums.size();//m int sz2 = nums.size();//n for(int i = 0; i!=sz1; ++i){ int j,m = 0; //找到在nums中的位置 for(j = 0; j!=sz2; ++j){ if(findNums[i]==nums[j]) break; } //接着从下一个位置遍历,比较并赋值 for(m = j; m!=sz2 ;++m){ if(nums[m] > findNums[i]){ res.push_back(nums[m]); break; } } //右边没有更大的数 if(m == sz2) res.push_back(-1); } return res; } private: vector<int> res; };
3.解法二:哈希表(数字与位置映射)
- 改进点:哈希map映射寻找位置更快,比遍历寻找要快一些。
正如解法一中所体现的,先是找到findNums中数字在nums中的位置,然后往后比较与赋相应值。
使用哈希map建立nums中数字与位置的映射,可以加速找到findNums中数字在nums中的位置。
class Solution { public: vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& findNums, vector<int>& nums) { //建立nums中数字与位置的映射 for (int i = 0; i < sz2; ++i) { m[nums[i]] = i; } //寻找右边更大的数字并赋相应值 for (int i = 0; i < sz1; ++i) { res[i] = -1; int start = m[findNums[i]]; for (int j = start + 1; j < sz2; ++j) { if (nums[j] > findNums[i]) { res[i] = nums[j]; break; } } } return res; } private: int sz1 = findNums.size(); int sz2 = nums.size(); vector<int> res(sz1); unordered_map<int,int> m; };
4.解法三:栈和哈希表(数字与右边更大数映射)
解题思路:
理解一:这道题要解决的问题比较简单。一,找到findNums中的数字在nums中的位置;二,寻找右边第一个更大的数字。
理解二(解法三):一,先找出在muns中每一个元素的右边更大的数字;二,判断findNums中的数字是否在nums中,然后取得相应的右边第一个更大的数字或赋值-1。思路的改变,带来解法的改变。
要点:如何利用已有的数据结构,快速解决这两个问题?
(1)先找出在muns中每一个元素的右边更大的数字:哈希表 和 栈
#生长点# ---为什么用栈来做比较更快?或者为什么这里可以用上栈结构? 举个例子:1 3 8 2 4 6 9 用栈比较时: 1)1入栈,接着扫描到3,因为3比1大,所以1——>3, 2)然后1出栈,3进栈,接着扫描到8,因为8比3大,所以3——>8 3)然后3出栈,8进栈,接着扫描到2,2不大于8,2进栈,2成为新的栈顶元素 4)接着扫描到4,因为4比2大,所以2——>4,然后2出栈,此时栈顶元素为8,因4不大于8,4进栈,继续扫描 5)接着扫描到6,因为6比4大,所以4——>6,然后4出栈,此时栈顶元素为8,因6不大于8,6进栈,继续扫描 6)接着扫描到9,因为9比6大,所以6——>9,然后6出栈,此时栈顶元素为8,因9比8大,8——>9,然后8出栈,此时栈空 7)9进栈,栈只有一个元素,后面没有更大的元素了。 注:栈的特点体现在寻找 数字8 的右边第一个更大的 数字9 上面。
(2),判断findNums中的数字是否在nums中:哈希表的find()或count()函数,时间复杂度为O(1)。
注意:这里也用了哈希map,用法与解法二不同,区别在于相互映射的对象不同。
class Solution { public: vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& findNums, vector<int>& nums) { for (int num : nums) {
//遍历栈,寻找栈中每一个元素的右边的第一个更大的数字 while (!st.empty() && st.top() < num) { m[st.top()] = num; st.pop(); } st.push(num); } for (int num : findNums) { res.push_back(m.count(num) ? m[num] : -1); } return res; } private: stack<int> st;//注:栈可以用vector来模拟实现 unordered_map<int, int> m; vector<int> res; };
参考资料:
1.[LeetCode] Next Greater Element I 下一个较大的元素之一 博主Grandyang