作者推荐
【贪心算法】【中位贪心】.执行操作使频率分数最大
本文涉及的基础知识点
单调栈分类、封装和总结
排序 map 区间合并
题目
给你一个整数数组 arr 。
将 arr 分割成若干 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。
返回能将数组分成的最多块数?
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:
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。
参数范围:
1 <= arr.length <= 2000
0 <= arr[i] <= 108
单调栈
排序后,各块的最小值,一定大于等于前一个块的最大值。我们无需记录各块的最小值,只需要记录各块的最大值。
新加的数如果大于所有已有块的最大值 | 自成一组 |
新加的数如果小于若干块的最大值 | 这些块和新加的数合并成一组 |
新加的数等于某个块的最大值,不小于任何块的最大值 | 自称一组 |
新加的数等于某个块的最大值,小于某些块的最大值 | 和小于的块合并 |
综上所述: 新加的值和它小于的块合并。后面块的最大值,一定大于等于前面块的最大值。否则:合并了。
代码
核心代码
class Solution {
public:
int maxChunksToSorted(vector<int>& arr) {
stack<int> staMax;
int i = 0;
{
const int iMin = *std::min_element(arr.begin(), arr.end());
int iMax = INT_MIN;
for (; i < arr.size(); i++)
{
iMax = max(iMax, arr[i]);
if (iMin == arr[i])
{
staMax.emplace(iMax);
i++;
break;
}
}
}
for (; i < arr.size(); i++)
{
const int iMax = max(arr[i], staMax.top());
while (staMax.size()&&(arr[i] < staMax.top()))
{
staMax.pop();
}
staMax.emplace(iMax);
}
return staMax.size();
}
};
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 = { 5, 4, 3, 2, 1 };
auto res = slu.maxChunksToSorted(arr);
Assert(1, res);
}
{
Solution slu;
arr = { 2,1,3,4,4 };
auto res = slu.maxChunksToSorted(arr);
Assert(4, res);
}
{
Solution slu;
arr = { 4, 2, 2, 1, 1 };
auto res = slu.maxChunksToSorted(arr);
Assert(1, res);
}
//CConsole::Out(res);
}
其实第一块不用特殊处理
class Solution {
public:
int maxChunksToSorted(vector<int>& arr) {
stack<int> staMax;
for (int i = 0 ; i < arr.size(); i++)
{
int iMax = arr[i];
if (staMax.size())
{
iMax = max(iMax, staMax.top());
}
while (staMax.size()&&(arr[i] < staMax.top()))
{
staMax.pop();
}
staMax.emplace(iMax);
}
return staMax.size();
}
};
2023年3月版
class Solution {
public:
int maxChunksToSorted(vector& arr) {
std::multiset setAll(arr.begin(), arr.end());
std::multiset setLeft;
int iNum = 1;
for (const auto& i : arr)
{
setAll.erase(setAll.find(i));
setLeft.insert(i);
if (setAll.empty())
{
continue;
}
if (*setLeft.rbegin() <= *setAll.begin())
{
iNum++;
}
}
return iNum;
}
};
区间合并(分块)+map(哈希映射)
vSort | 对arr排序后的数据 |
mValueNum | 键:arr(vSort)的值;值:数量。 arr[i]的值+1,vSort[i]的值减少1。如果数量为0,则删除键。 |
如果mValueNum的数量为0说明可以分块。假定前一个块的最后一个元素的下标是pre,则mValueNum记录的是各数值在vSort(pre,i]中出现的次数减去arr(pre,i]中出现的次数。
时间复杂度:预处理(排序)o(nlogn) 处理O(n)。
代码
class Solution {
public:
int maxChunksToSorted(vector<int>& arr) {
vector<int> vSort = arr;
sort(vSort.begin(), vSort.end());
unordered_map<int, int> mValueNum;
int iRet = 0;
for (int i = 0; i < arr.size(); i++)
{
auto Add = [&mValueNum](int key,int iValue)
{
mValueNum[key] += iValue;
if (0 == mValueNum[key])
{
mValueNum.erase(key);
}
};
Add(arr[i], 1);
Add(vSort[i], -1);
if (mValueNum.empty())
{
iRet++;
}
}
return iRet;
}
};
扩展阅读
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如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛 |
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。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-770092.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-770092.html
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