【每日一题】得到山形数组的最少删除次数

2023-12-23 04:04

本文主要是介绍【每日一题】得到山形数组的最少删除次数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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【最长递增子序列】【数组】【2023-12-22】


题目来源

1671. 得到山形数组的最少删除次数


解题思路

方法一:最长递增子序列

前后缀分解

根据前后缀思想,以 nums[i] 为山顶的山形数组可以看成 nums[i] 左侧以其作为结尾的最长递增子序列,我们记左侧的最长递增子序列的长度为 pre[i],拼接上 nums[i] 右侧以其作为结尾的最长递减子序列,我们记右侧的最长递减子序列的长度为 suf[i],此时以 nums[i] 为山顶的山形数组长度为:
p r e [ i ] + s u f [ i ] − 1 pre[i] + suf[i] - 1 pre[i]+suf[i]1
我们枚举所有的 nums[i],计算所有的最长山顶数组长度 maxLen,最后需要删除的数组元素长度为 n - maxLen 即为最后需要返回的答案。

最长递增子序列

如何计算 presuf

presuf 的计算过程类似。先来看一下 pre 的计算。维护数组 prepre[i] 表示以 nums[i] 作为结尾的最长递增子序列的长度;维护辅助数组 g,表示以当前元素 nums[i] 结尾的最长递增子序列数组。

遍历数组 nums,当前遍历的元素为 nums[i] 记为 x,在数组 g 中使用二分查找找到第一个大于 x 的元素,对应的位置为 it - g.begin() + 1

  • 更新 pre[i] = it - g.begin() + 1
  • 如果 x 不在 g 中,则将 x 加入 g;否则将 x 更新到 g 中相应的位置。

suf 的计算过程中,我们从后往前遍历数组 nums,就是找最长的递增子序列,于是计算过程和 pre 的计算类似。

remark1:因为山峰不可能在数组首和尾两个位置出现,那么在遍历所有山峰的范围 [0, n-1] 时,需要先做判断 pre[i] >= 2 && suf[i] >= 2

remark2:可以先计算 suf,然后一起计算 pre 和更新答案的,留给读者自己实现。

算法

class Solution {
public:int minimumMountainRemovals(vector<int>& nums) {int n = nums.size();vector<int> pre(n), g;for (int i = 0; i < n; ++i) {int x = nums[i];auto it = lower_bound(g.begin(), g.end(), x);pre[i] = it - g.begin() + 1;if (it == g.end()) {g.push_back(x);}else {*it = x;}}vector<int> suf(n);g.clear();for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {int x = nums[i];auto it = lower_bound(g.begin(), g.end(), x);suf[i] = it - g.begin() + 1;if (it == g.end()) {g.push_back(x);}else {*it = x;}}int mx = 0;for (int i = 1; i < n - 1; ++i) {mx = max(mx, pre[i] + suf[i] - 1);}return n - mx;}
};

复杂度分析

时间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn),更新 presuf 的时间复杂度都为 O(nlogn),更新答案的时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)

空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),额外占用的空间为数组 presufg。空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),额外占用的空间为数组 presufg


写在最后

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