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【贪心算法】【中位贪心】.执行操作使频率分数最大
涉及知识点
单调栈 动态规划 map
题目
给定一个整数数组 A，你可以从某一起始索引出发，跳跃一定次数。在你跳跃的过程中，第 1、3、5… 次跳跃称为奇数跳跃，而第 2、4、6… 次跳跃称为偶数跳跃。
你可以按以下方式从索引 i 向后跳转到索引 j（其中 i < j）：
在进行奇数跳跃时（如，第 1，3，5… 次跳跃），你将会跳到索引 j，使得 A[i] <= A[j]，A[j] 是可能的最小值。如果存在多个这样的索引 j，你只能跳到满足要求的最小索引 j 上。
在进行偶数跳跃时（如，第 2，4，6… 次跳跃），你将会跳到索引 j，使得 A[i] >= A[j]，A[j] 是可能的最大值。如果存在多个这样的索引 j，你只能跳到满足要求的最小索引 j 上。
（对于某些索引 i，可能无法进行合乎要求的跳跃。）
如果从某一索引开始跳跃一定次数（可能是 0 次或多次），就可以到达数组的末尾（索引 A.length - 1），那么该索引就会被认为是好的起始索引。
返回好的起始索引的数量。
示例 1：
输入：[10,13,12,14,15]
输出：2
解释：
从起始索引 i = 0 出发，我们可以跳到 i = 2，（因为 A[2] 是 A[1]，A[2]，A[3]，A[4] 中大于或等于 A[0] 的最小值），然后我们就无法继续跳下去了。
从起始索引 i = 1 和 i = 2 出发，我们可以跳到 i = 3，然后我们就无法继续跳下去了。
从起始索引 i = 3 出发，我们可以跳到 i = 4，到达数组末尾。
从起始索引 i = 4 出发，我们已经到达数组末尾。
总之，我们可以从 2 个不同的起始索引（i = 3, i = 4）出发，通过一定数量的跳跃到达数组末尾。
示例 2：
输入：[2,3,1,1,4]
输出：3
解释：
从起始索引 i=0 出发，我们依次可以跳到 i = 1，i = 2，i = 3：
在我们的第一次跳跃（奇数）中，我们先跳到 i = 1，因为 A[1] 是（A[1]，A[2]，A[3]，A[4]）中大于或等于 A[0] 的最小值。
在我们的第二次跳跃（偶数）中，我们从 i = 1 跳到 i = 2，因为 A[2] 是（A[2]，A[3]，A[4]）中小于或等于 A[1] 的最大值。A[3] 也是最大的值，但 2 是一个较小的索引，所以我们只能跳到 i = 2，而不能跳到 i = 3。
在我们的第三次跳跃（奇数）中，我们从 i = 2 跳到 i = 3，因为 A[3] 是（A[3]，A[4]）中大于或等于 A[2] 的最小值。
我们不能从 i = 3 跳到 i = 4，所以起始索引 i = 0 不是好的起始索引。
类似地，我们可以推断：
从起始索引 i = 1 出发， 我们跳到 i = 4，这样我们就到达数组末尾。
从起始索引 i = 2 出发， 我们跳到 i = 3，然后我们就不能再跳了。
从起始索引 i = 3 出发， 我们跳到 i = 4，这样我们就到达数组末尾。
从起始索引 i = 4 出发，我们已经到达数组末尾。
总之，我们可以从 3 个不同的起始索引（i = 1, i = 3, i = 4）出发，通过一定数量的跳跃到达数组末尾。
示例 3：
输入：[5,1,3,4,2]
输出：3
解释：
我们可以从起始索引 1，2，4 出发到达数组末尾。
提示：
1 <= A.length <= 20000
0 <= A[i] < 100000
代码
单调栈
此方法比map巧妙，性能差不多，值得学习。时间复杂度：O(nlogn)。
变量函数解析
indexs | 计算奇数跳时，arr[index[i]] 升序，且相等的元素，相对顺序不变。计算偶数跳时，arr[index[i]] 降序，且相等的元素，相对顺序不变。 |
Next | 计算奇（偶）数跳的下一个位置，如果无法跳，则值为m_c |
vStatus | 记录偶数（奇数）跳能否跳到队尾。vStatus[0][m_c]和vStatus[0][m_c]为false，避免处理边界条件 |
Next奇数跳为例
令j=index[jj],按jj从小到的顺序，将j入栈，由于arr[index[jj]]是升序，所以：规则一：arr[栈中元素] <=arr[j]。
(sta.top() < j 成立，说明：
规则二：j在sta.top()右边。
规则三：令index[jj2] 为sta.top(),arr[index(jj2,j)]中的数（即大于等于arr[sta.top()] 同时小于等于arr[j]的数）全部在sta.top()的左边，否则出栈了。
结合规则一二三，stat.top()的下一步就是j。
核心代码
class Solution {
public:
int oddEvenJumps(vector<int>& arr) {
m_c = arr.size();
vector<int> indexs(m_c);
iota(indexs.begin(), indexs.end(), 0);
sort(indexs.begin(), indexs.end(), [&](const int i1, const int i2) {return (arr[i1] < arr[i2]) || ((arr[i1] == arr[i2]) && (i1 < i2)); });
const auto& v1 = Next(indexs);
sort(indexs.begin(), indexs.end(), [&](const int i1, const int i2) {return (arr[i1] > arr[i2]) || ((arr[i1] == arr[i2]) && (i1 < i2)); });
const auto& v2 = Next(indexs);
vector<vector<bool>> vStatus(2, vector<bool>(m_c+1));
int iRet = 1;
vStatus[0][m_c-1] = true;
vStatus[1][m_c - 1] = true;
for (int i = m_c - 1 - 1; i >= 0; i--)
{
vStatus[0][i] = vStatus[1][v2[i]];//偶数跳
vStatus[1][i] = vStatus[0][v1[i]];//奇数跳
iRet += (int)vStatus[1][i];
}
return iRet;
}
vector<int> Next(const vector<int>& indexs)
{
vector<int> vNext(indexs.size(), indexs.size());
stack<int> sta;
for (int j : indexs)
{
while (sta.size() && (sta.top() < j))
{
vNext[sta.top()] = j;
sta.pop();
}
sta.emplace(j);
}
return vNext;
}
int m_c;
};测试用例
template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
assert(t1 == t2);
}
template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
if (v1.size() != v2.size())
{
assert(false);
return;
}
for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
{
Assert(v1[i], v2[i]);
}
}
int main()
{
vector<int> arr;
{
Solution slu;
arr = { 10,13,12,14,15 };
auto res = slu.oddEvenJumps(arr);
Assert(2, res);
}
{
Solution slu;
arr = { 2,3,1,1,4 };
auto res = slu.oddEvenJumps(arr);
Assert(3, res);
}
{
Solution slu;
arr = { 5,1,3,4,2 };
auto res = slu.oddEvenJumps(arr);
Assert(3, res);
}
//CConsole::Out(res);
}2023年3月版：map
利用map性能和单调栈差不多，好理解。从后向前遍历各元素，map的键对应arr[i]，map的值对应i。如果arr[i]，i小的（后加入的）覆盖前面的。
时间复杂度：O(nlogn)。
map
map可以分成有序(单调)map和无序(哈希)map。还可分成单键map和多键map（允许重复的键）。
class Solution {
public:
int oddEvenJumps(vector<int>& arr) {
vector<vector<bool>> result;
result.assign(arr.size(), vector<bool>(2));
result[arr.size() - 1][0] = true;
result[arr.size() - 1][1] = true;
std::map<int, int> mValueIndex;
mValueIndex[arr.back()] = arr.size()-1;
for (int i = arr.size() - 2; i >= 0; i--)
{
{//奇数跳跃
auto it = mValueIndex.lower_bound(arr[i]);
if (mValueIndex.end() != it)
{
result[i][0] = result[it->second][1];
}
}
{//偶数跳跃
auto it2 = mValueIndex.upper_bound(arr[i]);
if (mValueIndex.begin() != it2)
{
--it2;
result[i][1] = result[it2->second][0];
}
mValueIndex[arr[i]] = i;
}
}
int iNum = 0;
for (int i = 0; i < arr.size(); i++)
{
if (result[i][0])
{
iNum++;
}
}
return iNum;
}
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测试环境
操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用C++ 实现。
