map|动态规划|单调栈|LeetCode975:奇偶跳-Toy模板网

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作者推荐

视频算法专题

本文涉及的基础知识点

单调栈分类、封装和总结
动态规划汇总

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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扩展阅读

视频课程

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子墨子言之：事无终始，无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙，那算法就是他的是睛