算法训练第五十九天|503. 下一个更大元素 II、42. 接雨水

2024-01-05 23:52

本文主要是介绍算法训练第五十九天|503. 下一个更大元素 II、42. 接雨水,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!

503. 下一个更大元素 II:

题目链接
给定一个循环数组 nums ( nums[nums.length - 1] 的下一个元素是 nums[0] ),返回 nums 中每个元素的 下一个更大元素 。

数字 x 的 下一个更大的元素 是按数组遍历顺序,这个数字之后的第一个比它更大的数,这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在,则输出 -1 。

示例 :

输入: nums = [1,2,1]
输出: [2,-1,2]
解释: 第一个 1 的下一个更大的数是 2;
数字 2 找不到下一个更大的数; 
第二个 1 的下一个最大的数需要循环搜索,结果也是 2

解答:

class Solution {public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {int[] res = new int[nums.length];Arrays.fill(res,-1);Stack<Integer> stack = new Stack<>();int size = nums.length;stack.push(0);for (int i = 1; i <2*nums.length ; i++) {while (!stack.isEmpty()&&nums[i%size]>nums[stack.peek()]){res[stack.peek()] = nums[i%size];stack.pop();}stack.push(i%size);}return res;}
}

算法总结:

本题实际上和下一个更大元素Ⅰ那题思路是一样的,唯一的区别在于我们要考虑循环的问题,我们可以通过2*nums.length来扩大遍历的次数,再通过取模的方式来实现更新。

42. 接雨水:

题目链接
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。

示例 :
在这里插入图片描述

输入:height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出:6
解释:上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图,在这种情况下,可以接 6 个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。

解答:

class Solution {public int trap(int[] height) {int size = height.length;if (size <= 2) return 0;// in the stack, we push the index of array// using height[] to access the real heightStack<Integer> stack = new Stack<Integer>();stack.push(0);int sum = 0;for (int index = 1; index < size; index++){int stackTop = stack.peek();if (height[index] < height[stackTop]){stack.push(index);}else if (height[index] == height[stackTop]){// 因为相等的相邻墙,左边一个是不可能存放雨水的,所以pop左边的index, push当前的indexstack.pop();stack.push(index);}else{//pop up all lower valueint heightAtIdx = height[index];while (!stack.isEmpty() && (heightAtIdx > height[stackTop])){int mid = stack.pop();if (!stack.isEmpty()){int left = stack.peek();int h = Math.min(height[left], height[index]) - height[mid];int w = index - left - 1;int hold = h * w;if (hold > 0) sum += hold;stackTop = stack.peek();}}stack.push(index);}}return sum;}
}

算法总结:

接雨水这题因为我们要考虑的是凹槽的空间,所以实际上我们只要找到下一个比当前柱子大的柱子即可,所以本题本质上和前面考虑的问题是一样的,同时用int h = Math.min(height[left], height[index]) - height[mid];来计算当前存储的高度,最后加入sum中即为最终结果。

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