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今天分享的题目来源于 LeetCode 第 739 号问题:每日温度。
题目描述
根据每日 气温
列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高,请在该位置用 0
来代替。
例如,给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]
,你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]
。
提示:气温
列表长度的范围是 [1, 30000]
。每个气温的值的均为华氏度,都是在 [30, 100]
范围内的整数。
题目解析
这道题目最 “难” 的一个点是题目的理解。
给定列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]
,为啥输出就是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]
?
下面来一个个进行解释。
对于输入 73,它需要 经过一天 才能等到温度的升高,也就是在第二天的时候,温度升高到 74 ,所以对应的结果是 1。
对于输入 74,它需要 经过一天 才能等到温度的升高,也就是在第三天的时候,温度升高到 75 ,所以对应的结果是 1。
对于输入 75,它经过 1 天后发现温度是 71,没有超过它,继续等,一直 等了四天,在第七天才等到温度的升高,温度升高到 76 ,所以对应的结果是 4 。
对于输入 71,它经过 1 天后发现温度是 69,没有超过它,继续等,一直 等了两天,在第六天才等到温度的升高,温度升高到 72 ,所以对应的结果是 2 。
对于输入 69,它 经过一天 后发现温度是 72,已经超过它,所以对应的结果是 1 。
对于输入 72,它 经过一天 后发现温度是 76,已经超过它,所以对应的结果是 1 。
对于输入 76,后续 没有温度 可以超过它,所以对应的结果是 0 。
对于输入 73,后续 没有温度 可以超过它,所以对应的结果是 0 。
好了,理解了题意我们来思考如何求解。
第一个想法就是针对每个温度值 向后进行依次搜索 ,找到比当前温度更高的值,这是最容易想到的办法。
其原理是从左到右除了最后一个数其他所有的数都遍历一次,最后一个数据对应的结果肯定是 0,就不需要计算。
遍历的时候,每个数都去向后数,直到找到比它大的数,数的次数就是对应输出的值。
代码如下:
public int[] dailyTemperatures(int[] T) {
int length = T.length;
int[] result = new int[length];
for (int i = 0; i < length; i++) {
int current = T[i];
if (current < 100) {
for (int j = i + 1; j < length; j++) {
if (T[j] > current) {
result[i] = j - i;
break;
}
}
}
}
return result;
}
这个题目的标签是 栈 ,我们考虑一下怎么借助 栈 来解决。
不过这个栈有点特殊,它是 递减栈 :栈里只有递减元素。
具体操作如下:
遍历整个数组,如果栈不空,且当前数字大于栈顶元素,那么如果直接入栈的话就不是 递减栈 ,所以需要取出栈顶元素,由于当前数字大于栈顶元素的数字,而且一定是第一个大于栈顶元素的数,直接求出下标差就是二者的距离。
继续看新的栈顶元素,直到当前数字小于等于栈顶元素停止,然后将数字入栈,这样就可以一直保持递减栈,且每个数字和第一个大于它的数的距离也可以算出来。
动画理解
复杂度分析
该方法只需要对数组进行一次遍历,每个元素最多被压入和弹出堆栈一次,算法复杂度是 O(n)。
代码实现
class Solution {
public:
vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& temperatures) {
int n = temperatures.size();
vector<int> res(n, 0);
stack<int> st;
for (int i = 0; i < temperatures.size(); ++i) {
while (!st.empty() && temperatures[i] > temperatures[st.top()]) {
auto t = st.top(); st.pop();
res[t] = i - t;
}
st.push(i);
}
return res;
}
};
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原文始发于微信公众号(五分钟学算法):LeetCode 图解 | 739.每日温度