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力扣中等难度热题——长度为K的子数组的能量值

时间:2024-11-07 20:19:17浏览次数:3  
标签:right nums int res 力扣 数组 热题 left

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题目链接:3255. 长度为 K 的子数组的能量值 II - 力扣(LeetCode)

题目描述

示例

提示:

解法一:通过连续上升的长度判断

Java写法:

C++写法:

 相比与Java写法的差别

运行时间

时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度:

空间复杂度:

解法二:双指针+极限优化

优化前

Java写法:

优化前运行时间

优化后

优化的思路与实现:

Java写法:

C++写法:

优化分析:

运行时间

时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度:

空间复杂度:

总结

解法一:通过连续上升的长度判断

解法二:双指针 + 极限优化

对比:


题目链接:3255. 长度为 K 的子数组的能量值 II - 力扣(LeetCode)

注:下述题目描述和示例均来自力扣

题目描述

给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个正整数 k 。

一个数组的 能量值 定义为:

  • 如果 所有 元素都是依次 连续 且 上升 的,那么能量值为 最大 的元素。
  • 否则为 -1 。

你需要求出 nums 中所有长度为 k 的 子数组的能量值。

请你返回一个长度为 n - k + 1 的整数数组 results ,其中 results[i] 是子数组 nums[i..(i + k - 1)] 的能量值。


示例

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,4,3,2,5], k = 3

输出:[3,4,-1,-1,-1]

解释:

nums 中总共有 5 个长度为 3 的子数组:

  • [1, 2, 3] 中最大元素为 3 。
  • [2, 3, 4] 中最大元素为 4 。
  • [3, 4, 3] 中元素 不是 连续的。
  • [4, 3, 2] 中元素 不是 上升的。
  • [3, 2, 5] 中元素 不是 连续的。

示例 2:

输入:nums = [2,2,2,2,2], k = 4

输出:[-1,-1]

示例 3:

输入:nums = [3,2,3,2,3,2], k = 2

输出:[-1,3,-1,3,-1]

提示:

  • 1 <= n == nums.length <= 10^{5}
  • 1 <= nums[i] <= 10^{6}
  • 1 <= k <= n

解法一:通过连续上升的长度判断

  • 初始化

    • ans 数组用于存储每个长度为 k 的子数组的能量值,初始时设置所有值为 -1,因为默认情况下每个子数组的能量值是 -1
    • cnt 用来记录当前子数组中连续上升的元素的个数。
  • 遍历数组

    • 对于每个位置 i,我们检查 nums[i] 是否是连续上升序列的一部分。如果是,cnt 增加 1;如果不是,cnt 重置为 1。
    • 如果当前连续上升的元素数 cnt 达到 k,则说明当前位置的子数组 nums[i-k+1...i] 满足连续上升条件,并且它的能量值是当前的最大值,即 nums[i]
    • 然后将该子数组的能量值保存在 ans[i - k + 1] 中。
  • 返回结果

    • 最后返回结果数组 ans,它包含每个长度为 k 的子数组的能量值。

Java写法:

class Solution {
    public int[] resultsArray(int[] nums, int k) {
        // 获取数组长度
        int n = nums.length;
        // 初始化结果数组,默认值为 -1
        int[] res = new int[n - k + 1];
        // 初始化数组 res 所有元素为 -1
        Arrays.fill(res, -1);  
        
        // upLen 用来记录当前连续上升序列的长度
        int upLen = 0;
        
        // 遍历数组
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 判断当前位置 nums[i] 是否是连续上升序列的一部分
            // 如果是,upLen 增加 1;如果不是,upLen 重置为 1
            if(i == 0 || nums[i] - nums[i - 1] != 1){
                upLen = 1;
            }else{
                upLen++;
            }
            // 如果当前连续上升的元素个数达到 k,更新对应子数组的能量值
            if (upLen >= k) {
                // 将该子数组的能量值(即最大元素 nums[i])保存在 res 中
                res[i - k + 1] = nums[i];
            }
        }
        // 返回结果数组
        return res;
    }
}

C++写法:

#include <vector>
#include <algorithm>  // for std::fill

class Solution {
public:
    std::vector<int> resultsArray(std::vector<int>& nums, int k) {
        // 获取数组长度
        int n = nums.size();
        // 初始化结果数组,默认值为 -1
        std::vector<int> res(n - k + 1, -1);

        // upLen 用来记录当前连续上升序列的长度
        int upLen = 0;

        // 遍历数组
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 判断当前位置 nums[i] 是否是连续上升序列的一部分
            // 如果是,upLen 增加 1;如果不是,upLen 重置为 1
            if (i == 0 || nums[i] - nums[i - 1] != 1) {
                upLen = 1;
            } else {
                upLen++;
            }

            // 如果当前连续上升的元素个数达到 k,更新对应子数组的能量值
            if (upLen >= k) {
                // 将该子数组的能量值(即最大元素 nums[i])保存在 res 中
                res[i - k + 1] = nums[i];
            }
        }

        // 返回结果数组
        return res;
    }
};

 相比与Java写法的差别

  • vector:在 C++ 中,我们用 std::vector<int> 来代替 Java 中的数组,vector 是 C++ 中的动态数组容器。
  • std::fill:在 Java 中,我们使用 Arrays.fill 来填充数组,C++ 中对应的操作是 std::fill,不过在这里我们直接在初始化 vector 时提供了默认值 -1,因此不需要额外的 std::fill
  • 数组大小:在 C++ 中,通过 nums.size() 获取数组的大小,n - k + 1 是结果数组的大小,表示有多少个长度为 k 的子数组。
  • 逻辑保持一致:其余的逻辑完全保留 Java 中的思路,主要是遍历数组,判断每个子数组是否满足“递增”条件,并更新结果数组。

运行时间


时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度:

  1. 遍历数组
    主要的操作是在遍历 nums 数组。遍历 nums 数组的时间复杂度是 O(n),其中 n 是数组的长度。

  2. 更新结果数组
    更新 res[i - k + 1] 的操作是常数时间操作 O(1)。每次更新时,我们只做简单的赋值操作。

因此,总的时间复杂度是 O(n),其中 n 是输入数组 nums 的长度。

空间复杂度:

  1. 结果数组
    需要一个大小为 n - k + 1 的数组 res 来存储最终结果。该数组的空间复杂度是 O(n - k + 1),即 O(n)(因为 n - k + 1 的量级与 n 相同,忽略常数项)。

  2. 其他变量
    除了结果数组,还使用了几个常数空间的变量(如 upLeni)。这些是常数空间 O(1)。

因此,总的空间复杂度是 O(n),因为主要的空间消耗来自结果数组 res




解法二:双指针+极限优化

优化前

  • 双指针定义

    • left 指针指向当前窗口的左边界,right 指针指向当前窗口的右边界。
    • 初始时,left = 0right = k - 1,表示窗口包含了从 nums[0]nums[k-1] 的元素。
  • 滑动窗口

    • 每次通过右指针 right 来扩展窗口,在窗口内用指针 p 来判断该子数组是否是一个连续的上升序列。
    • 如果是连续的,结果数组 res[left] 记录下该子数组的最大值(即 nums[right])。
    • 如果不是连续的,res[left] 标记为 -1
  • 窗口后移

    • 每次判断完一个窗口后,左指针 left 和右指针 right 都向右移动一位,继续判断下一个子数组。

Java写法:

class Solution {
    public int[] resultsArray(int[] nums, int k) {
        // k是大于1小于n的选手,我们直接诶采用双指针
        int left = 0;
        int right = k - 1;
        int n = nums.length;
        int[] res = new int[n - k + 1];
        // 1,2,3,4,3,2,5
        // l   r
        while(right < n){
            int p = right;
            // 使用p指针判断区间是否为连续的
            boolean flag = true;
            while(flag && p > left){
                // 如果不是连续的直接结束并标记flag
                if(nums[p] - nums[p - 1] != 1){
                    flag = false;
                    break;
                }
                // 没事就继续往下判断
                p--;
            }
            if(flag){
                // 证明是连续的,放入最大值
                res[left] = nums[right];
            }else{
                // 否则标记为-1
                res[left] = -1;
            }
            // 窗口区间后移
            left++;
            right++;
        }
        return res;
    }
}

优化前运行时间

        显然是没有通过的,那么我们就进入优化操作吧。


优化后

        我采用了标记变量 isOKoldRight 来控制和优化窗口的滑动逻辑。具体优化的地方主要在于减少大量不必要的判断和重复的计算。

优化的思路与实现:

  1. isOK 标志位

    • 你引入了 isOK 标志变量,用来判断当前的窗口是否满足是连续上升的状态。如果是连续的,就可以直接根据 oldRight(即上一个窗口的右端)来判断是否继续。如果连续,就可以跳过一些不必要的计算,减少了重复的检查。
  2. oldRight 的使用

    • oldRight 用来记录上一个窗口右边界的元素值。当当前窗口的右边界的元素与 oldRight 连续时,直接跳过重复计算,直接赋值并移动窗口指针。
  3. 判断子数组是否是连续的

    • nums[right] - nums[left] != k - 1 时,直接返回 -1,标记当前子数组不符合条件,减少了不必要的判断。
  4. 通过 flag 判断连续性

    • 内部的 while(flag) 判断窗口内是否是连续上升的子数组,如果是连续的,就将最大值(即 nums[right])保存到结果数组中。

Java写法:

class Solution {
    public int[] resultsArray(int[] nums, int k) {
        // k是大于1小于n的选手,我们直接诶采用双指针
        int left = 0;
        int right = k - 1;
        int n = nums.length;
        int[] res = new int[n - k + 1];

        boolean isOK = false;
        int oldRight = -1;
        // 1,2,3,4,3,2,5
        // l   r
        while(right < n){
            if(isOK && nums[right] - oldRight == 1){
                res[left] = nums[right];
                // System.out.print("是我" + nums[right]);
                oldRight = nums[right];
                // 窗口区间后移
                left++;
                right++;
                continue;
            }

            oldRight = nums[right];
            int p = right;
            // 使用p指针判断区间是否为连续的
            boolean flag = true;

            if(nums[right] - nums[left] != k - 1){
                res[left] = -1;
                // 窗口区间后移
                left++;
                right++;

                isOK = false;
                continue;
            }

            while(flag && p > left){
                // 如果不是连续的直接结束并标记flag
                if(nums[p] - nums[p - 1] != 1){
                    flag = false;
                    break;
                }
                // 没事就继续往下判断
                p--;
            }
            if(flag){
                // 证明是连续的,放入最大值
                res[left] = nums[right];
                isOK = true;
            }else{
                isOK = false;
                // 否则标记为-1
                res[left] = -1;
            }
            // 窗口区间后移
            left++;
            right++;
        }
        return res;
    }
}

C++写法:

#include <vector>
using namespace std;

class Solution {
public:
    vector<int> resultsArray(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        vector<int> res(n - k + 1, -1);  // 初始化结果数组,默认为-1
        
        int left = 0, right = k - 1;
        
        // 滑动窗口从左到右移动
        while (right < n) {
            int p = right;
            bool flag = true;
            
            // 判断当前窗口是否为连续的上升序列
            while (flag && p > left) {
                if (nums[p] - nums[p - 1] != 1) {
                    flag = false;
                    break;
                }
                p--;
            }
            
            if (flag) {
                // 如果是连续的,存储当前窗口的最大值,即 nums[right]
                res[left] = nums[right];
            } else {
                // 如果不是连续的,标记为-1
                res[left] = -1;
            }
            
            // 窗口后移
            left++;
            right++;
        }
        
        return res;
    }
};

优化分析:

  1. 减少重复计算

    • 通过 isOK 标志位和 oldRight 变量,避免了对已满足条件的窗口的重复检查,提升了效率。
  2. 减少无效窗口判断

    • 如果当前子数组不符合连续上升的条件(nums[right] - nums[left] != k - 1),直接标记为 -1,并跳过后续的连续性判断,减少了不必要的计算。
  3. 提高效率

    • 通过引入 isOK 标志,避免了对窗口中已满足条件部分的重复计算,提高了整体的处理速度。

运行时间

时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度:

  • 外层 while (right < n):这个循环会遍历所有可能的窗口,每次窗口后移 1,最多运行 n - k + 1 次。
  • 内层 while(flag && p > left):在最坏的情况下,内层循环最多会执行 k - 1 次(即窗口的最大长度)。因此,内层循环时间复杂度为 O(k)。

最终的时间复杂度是 O(n * k),和之前的复杂度相似。

空间复杂度:

  • 主要空间消耗来自结果数组 res,其大小为 n - k + 1,所以空间复杂度为 O(n - k + 1),即 O(n)。

 


总结

      那么我们就成功的解决连续上升子数组能量值问题的两种解法,并提供了 Java 和 C++ 代码实现。问题要求对于一个数组 nums,找到每个长度为 k 的子数组是否是连续上升的,如果是,则记录该子数组的最大值,否则标记为 -1。

解法一:通过连续上升的长度判断

  1. 思路:遍历数组,用 upLen 记录当前连续上升的元素个数。当 upLen 达到 k 时,记录该子数组的最大值到结果数组。
  2. 优点:简单,时间复杂度 O(n),空间复杂度 O(n)。
  3. 实现:使用 Java 和 C++ 语言实现,逻辑相同,使用 std::vector 或数组来存储结果。

解法二:双指针 + 极限优化

  1. 思路:通过双指针 leftright 滑动窗口来判断每个子数组是否是连续上升的。引入 isOK 标志和 oldRight 来优化判断,减少不必要的计算。
  2. 优化:通过提前判断连续性,避免重复计算,提升效率。若当前子数组不满足条件,直接标记为 -1,跳过后续计算。
  3. 时间复杂度:O(n * k),与解法一相似,但减少了重复判断。
  4. 空间复杂度:O(n),空间消耗主要来自结果数组。

对比:

  • 解法一适合简单情况,容易实现,但效率较低。
  • 解法二通过优化滑动窗口的判断,减少了不必要的计算,提升了效率,适用于更大的输入数据。

标签:right,nums,int,res,力扣,数组,热题,left
From: https://blog.csdn.net/DDDDWJDDDD/article/details/143605075

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