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【单调栈 】LeetCode321:拼接最大数

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【动态规划】【广度优先搜索】LeetCode:2617 网格图中最少访问的格子数

本文涉及的知识点

单调栈

题目

给定长度分别为 m 和 n 的两个数组,其元素由 0-9 构成,表示两个自然数各位上的数字。现在从这两个数组中选出 k (k <= m + n) 个数字拼接成一个新的数,要求从同一个数组中取出的数字保持其在原数组中的相对顺序。
求满足该条件的最大数。结果返回一个表示该最大数的长度为 k 的数组。
说明: 请尽可能地优化你算法的时间和空间复杂度。
示例 1:
输入:
nums1 = [3, 4, 6, 5]
nums2 = [9, 1, 2, 5, 8, 3]
k = 5
输出:
[9, 8, 6, 5, 3]
示例 2:
输入:
nums1 = [6, 7]
nums2 = [6, 0, 4]
k = 5
输出:
[6, 7, 6, 0, 4]
示例 3:
输入:
nums1 = [3, 9]
nums2 = [8, 9]
k = 3
输出:
[9, 8, 9]

单调栈

时间复杂度: O(k(m+n+max(n,m)*max(n,m)))。枚举m和n,时间复杂度O(k)。对于任意m,n组合,处理分如下四步:一,计算nums1的长度为m的最大字典序子序列v1。二,计算nums2的长度为n的最大字典序子序列v2。三,合并v1和v2到cur。四,比较cur和vRet大小。

对应任意m,n只需要考虑最大字典序

假定最终结果中来自于nums1的元素组成的子序列不是最大字典序,换成最大字典序列。也符合题意,字典序不变或变大。

长度为len的最大字典序

vVet[0,i]记录长度i+1的最大字典序子序列。可以把vRet看成队列,当新元素大于队尾元素时,替换队尾元素,会形成新的最大子序列。可以一直替换指导队尾元素大于等于当前元素或队列为空。这样的问题是vRet的长度可能不为空,解决方法:

如果出队后,剩余数字全部入队,都无法让vRet的长度大于等于k则不出队
如果vRet.size()>=k则不入队

合并v1v2

我们把v1,v2看成队列,每次只能取队首。每次取两个队首的较大值,如果相等,则:
假定v1和v2有相同的前缀vPre,其长度为len,假定v1的vPre后面是c,假定v2和vPre后面的d。选择v1或v2,前len个字符都可以相同。选择v1,第len+1个字符可以是c,不能是d。选择v2,第len+1个字符是d,不能是c。显然c大,选择v1;d大,选择v2。我们来考虑特殊情况:

c和d不存在v1和v2完全相同,选v1和v2的效果一样
c存在,d不存在为了len+1能选择c,选择v1
d存在,c不存在为了len+1能选择d,选择v2

综上所述:就是选择字典序大的,可用lexicographical_compare 简化代码。

代码

核心代码

class Solution {
public:vector<int> maxNumber(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {vector<int> vRet(k);for (int len1 = 0; len1 <= min((int)nums1.size(), k); len1++){const int len2 = k - len1;if (len2 > nums2.size()){continue;}if (len2 < 0){break;}vector<int> v1 = TopMax(nums1, len1);vector<int> v2 = TopMax(nums2, len2);vector<int> cur;int i1 = 0, i2 = 0;while ((i1 < v1.size()) && (i2 < v2.size())){auto Cmp = [&v1,&v2](int i1,int i2){		while((i1<v1.size())&&(i2 < v2.size())){const int iCmp = v1[i1] - v2[i2];if (iCmp > 0 ){return true;;}else if (iCmp < 0){return false;}i1++;i2++;}				return i1 < v1.size();};if (Cmp(i1,i2)){cur.emplace_back(v1[i1++]);}else{cur.emplace_back(v2[i2++]);}}cur.insert(cur.end(), v1.begin() + i1, v1.end());cur.insert(cur.end(), v2.begin() + i2, v2.end());vRet = max(cur, vRet);}return vRet;}vector<int> TopMax(const vector<int>& nums, int k){vector<int> ret;for (int i = 0; i < nums.size(); i++){while (ret.size() && (ret.back() < nums[i]) && (ret.size() + nums.size() - i > k)){ret.pop_back();}if (ret.size() < k){ret.emplace_back(nums[i]);}}return ret;}
};

测试用例

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]);}
}template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{assert(t1 == t2);
}int main()
{vector<int> nums1,  nums2;int k;{Solution slu;		nums1 = { 3, 4, 6, 5 };nums2 = { 9, 1, 2, 5, 8, 3 };k = 5;auto res = slu.maxNumber(nums1, nums2, k);Assert(vector<int>{9, 8, 6, 5, 3}, res);}{Solution slu;nums1 = { 6, 7 };nums2 = { 6, 0, 4 };k = 5;auto res = slu.maxNumber(nums1, nums2, k);Assert(vector<int>{6, 7, 6, 0, 4}, res);}{Solution slu;nums1 = { 3, 9 };nums2 = { 8,9 };k = 3;auto res = slu.maxNumber(nums1, nums2, k);Assert(vector<int>{9, 8, 9}, res);}
}

简化后的代码

class Solution {
public:vector<int> maxNumber(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {vector<int> vRet(k);for (int len1 = 0; len1 <= min((int)nums1.size(), k); len1++){const int len2 = k - len1;if (len2 > nums2.size()){continue;}if (len2 < 0){break;}vector<int> v1 = TopMax(nums1, len1);vector<int> v2 = TopMax(nums2, len2);vector<int> cur;auto it1 = v1.begin();auto it2 = v2.begin();for (;(it1 != v1.end()) && (it2 != v2.end());){				if (lexicographical_compare(it1,v1.end(),it2,v2.end())){cur.emplace_back(*it2++);}else{cur.emplace_back(*it1++);}		}cur.insert(cur.end(), it1, v1.end());cur.insert(cur.end(), it2, v2.end());vRet = max(cur, vRet);}return vRet;}vector<int> TopMax(const vector<int>& nums, int k){vector<int> ret;for (int i = 0; i < nums.size(); i++){while (ret.size() && (ret.back() < nums[i]) && (ret.size() + nums.size() - i > k)){ret.pop_back();}if (ret.size() < k){ret.emplace_back(nums[i]);}}return ret;}
};

2023年3月

class Solution {
public:
vector maxNumber(vector& nums1, vector& nums2, int k) {
vector vRet;
for (int iLeft = 0; iLeft <= k; iLeft++)
{
const vector v1 = maxNumber(nums1, iLeft);
const vector v2 = maxNumber(nums2, k - iLeft);
if (v1.size() + v2.size() != k)
{
continue;
}
vector nums;
auto it1 = v1.begin();
auto it2 = v2.begin();
while ((it1 != v1.end() ) && (it2 != v2.end() ))
{
if (*it1 > *it2 )
{
nums.push_back(*it1);
it1++;
}
else if(*it1 < *it2)
{
nums.push_back(*it2);
it2++;
}
else
{
if (Less(it1, v1.end(), it2, v2.end()))
{
nums.push_back(*it2);
it2++;
}
else
{
nums.push_back(*it1);
it1++;
}
}
}
std::copy(it1, v1.end(), std::back_inserter(nums));
std::copy(it2, v2.end(), std::back_inserter(nums));
if ((vRet.size() == 0) || Less(vRet,nums))
{
vRet.swap(nums);
}
}
return vRet;
}
template
bool Less(IT itBegin1, IT itEnd1, IT itBegin2, IT itEnd2)
{
while ((itBegin1 != itEnd1) && (itBegin2 != itEnd2))
{
if (*itBegin1 < *itBegin2)
{
return true;
}
else if (*itBegin1 > *itBegin2)
{
return false;
}
itBegin1++;
itBegin2++;
}
return itBegin1 == itEnd1;
}
bool Less(const vector& v1, const vector& v2)
{
for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
{
if (v1[i] < v2[i])
{
return true;
}
else if (v1[i] > v2[i])
{
return false;
}
}
return false;
}
vector maxNumber(const vector& nums, int k)
{
vector ret;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
{
const int& n = nums[i];
while (ret.size() && (n > ret.back()) && ((ret.size() + nums.size() - i - 1) >= k))
{
ret.pop_back();
}
if (ret.size() < k)
{
ret.push_back(n);
}
}
return ret;
}
};

2023 年8月

template<class T = int,class _Pr = std::less >
class CTopK
{
public:
CTopK(int k):m_iMinNum(k)
{
}
void Do(vector& m_v,T* begin, int num)
{
for (; num ; begin++,num–)
{
while (m_v.size() && _Pr()( *begin, m_v.back()) && (m_iMinNum - m_v.size()+1 <= num))
{
m_v.pop_back();
}
if (m_v.size() < m_iMinNum)
{
m_v.push_back(*begin);
}
}
}
protected:
const int m_iMinNum;
};

class Solution {
public:
vector maxNumber(vector& nums1, vector& nums2, int k) {
CTopK<int,std::greater> tok(k);
vector<vector> vNums1(k + 1), vNums2(k + 1);
tok.Do(vNums1[k], nums1.data(), nums1.size());
tok.Do(vNums2[k], nums2.data(), nums2.size());
for (int i = k - 1; i >0; i–)
{
CTopK<int, std::greater> tok(i);
tok.Do(vNums1[i], vNums1[i + 1].data(), vNums1[i + 1].size());
tok.Do(vNums2[i], vNums2[i + 1].data(), vNums2[i + 1].size());
}
vector vRet(k);
for (int i = max(0,k-(int)nums2.size()); i <= min(k,(int)nums1.size()); i++)
{
const auto& v1 = vNums1[i];
const auto& v2 = vNums2[k - i];
vector cur;
auto it = v1.begin();
auto ij = v2.begin();
while ((it != v1.end()) || (ij != v2.end()))
{
bool b = lexicographical_compare(it, v1.end(), ij, v2.end());
if (b)
{
cur.emplace_back((ij++));
}
else
{
cur.emplace_back(
(it++));
}
}
if (cur > vRet)
{
vRet.swap(cur);
}
}
return vRet;
}
};

扩展阅读

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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。

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