博客
关于我
leetocode--------962. 最大宽度坡[1]
阅读量:200 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1276 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找出给定整数数组中的坡的最大宽度。坡是元组 (i, j),其中 i < j 且 A[i] ≤ A[j]。坡的宽度为 j - i。我们的目标是找出这样的坡的最大宽度,如果不存在则返回 0。

方法思路

为了高效地解决这个问题,我们可以使用单调栈的方法。具体步骤如下:

  • 初始化栈和数组:我们使用一个栈来记录潜在的右侧元素索引,并使用一个数组 right 来记录每个元素右侧满足条件的最大索引。
  • 从右到左遍历数组:对于每个元素,我们检查栈顶元素的值。如果栈顶元素的值小于当前元素的值,我们弹出栈顶元素,直到栈顶元素的值大于或等于当前元素的值。这样,栈顶元素就是当前元素右侧的最大索引。
  • 更新最大宽度:遍历完成后,我们遍历 right 数组,计算每个元素右侧最大索引与当前索引的差值,记录最大的宽度。
  • 这种方法的时间复杂度为 O(n),因为每个元素被弹出栈的次数最多为一次。

    解决代码

    class Solution:    def maxwidthramp(self, A):        n = len(A)        if n == 0:            return 0        right = [-1] * n        stack = []        for i in range(n-1, -1, -1):            while stack and stack[-1][0] < A[i]:                stack.pop()            if stack:                right[i] = stack[-1][1]            stack.append((A[i], i))        max_width = 0        for i in range(n):            if right[i] != -1:                current = right[i] - i                if current > max_width:                    max_width = current        return max_width

    代码解释

  • 初始化:我们初始化一个长度为 n 的数组 right,初始值为 -1,用于记录每个元素右侧的最大索引。栈用于记录潜在的右侧元素索引。
  • 从右到左遍历:对于每个元素 i,我们检查栈顶元素的值。如果栈顶元素的值小于当前元素的值,我们弹出栈顶元素,直到栈顶元素的值大于或等于当前元素的值。然后,我们将当前元素及其索引压入栈。
  • 更新 right 数组:在处理完每个元素后,如果栈不为空,栈顶元素就是当前元素右侧的最大索引,我们记录在 right 数组中。
  • 计算最大宽度:遍历 right 数组,计算每个元素右侧最大索引与当前索引的差值,记录最大的宽度。
  • 这种方法确保了我们在 O(n) 时间内高效地找到最大宽度的坡。

    转载地址:http://qpki.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    python实现非参数统计的Cochran检验 (附完整源码)
    查看>>
    Python 手写数字识别-3-sklearn中的几种算法
    查看>>
    Python 打开文件注意事项
    查看>>
    python 批量修改文件名_python windows下批量修改文件名
    查看>>
    Python 抓取网页乱码问题 以及EXCEL乱码
    查看>>
    python 抓取网页内容
    查看>>
    python 按照当前日期创建文件
    查看>>
    Python 接口并发测试详解
    查看>>
    Python 接口自动化 —— requests框架
    查看>>
    python 接口自动化数据结构(如列表、字典、元组)
    查看>>
    Python 接口自动化测试中的深拷贝与浅拷贝~
    查看>>
    Python 接口自动化测试中的高阶函数
    查看>>
    python 控制 cmd 命令行颜色
    查看>>
    Python 操作 Azure Blob Storage
    查看>>
    Python 操作 Excel 全攻略 | 包括读取、写入、表格操作、图像输出和字体设置
    查看>>
    Python 操作 JMeter 探索:pymeter 实操指南
    查看>>
    Python 操作 Redis
    查看>>
    Python 操作Mysql(PyMysql)
    查看>>
    Python 操作Redis
    查看>>
    Python 操作sqlite数据库及保存查询numpy类型数据(一)
    查看>>