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给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ,其中nums1 是 nums2 的子集。
请你找出 nums1 中每个元素在 nums2 中的下一个比其大的值。
nums1 中数字 x 的下一个更大元素是指 x 在 nums2 中对应位置的右边的第一个比 x 大的元素。如果不存在,对应位置输出 -1 。
示例 1:
输入: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2].
输出: [-1,3,-1]
解释:
对于 num1 中的数字 4 ,你无法在第二个数组中找到下一个更大的数字,因此输出 -1 。
对于 num1 中的数字 1 ,第二个数组中数字1右边的下一个较大数字是 3 。
对于 num1 中的数字 2 ,第二个数组中没有下一个更大的数字,因此输出 -1 。
示例 2:
输入: nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4].
输出: [3,-1]
解释:
对于 num1 中的数字 2 ,第二个数组中的下一个较大数字是 3 。
对于 num1 中的数字 4 ,第二个数组中没有下一个更大的数字,因此输出-1 。
提示:
- 1 <= nums1.length <= nums2.length <= 1000
- 0 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^4
- nums1和nums2中所有整数 互不相同
- nums1 中的所有整数同样出现在 nums2 中
做本题之前,建议先做一下739. 每日温度
在739. 每日温度中是求每个元素下一个比当前元素大的元素的位置。
本题则是说nums1 是 nums2的子集,找nums1中的元素在nums2中下一个比当前元素大的元素。
看上去和739. 每日温度 就如出一辙了。
几乎是一样的,但是这么绕了一下,其实还上升了一点难度。
需要对单调栈使用的更熟练一些,才能顺利的把本题写出来。
从题目示例中我们可以看出最后是要求nums1的每个元素在nums2中下一个比当前元素大的元素,那么就要定义一个和nums1一样大小的数组result来存放结果。
一些同学可能看到两个数组都已经懵了,不知道要定一个一个多大的result数组来存放结果了。
这么定义这个result数组初始化应该为多少呢?
题目说如果不存在对应位置就输出 -1 ,所以result数组如果某位置没有被赋值,那么就应该是是-1,所以就初始化为-1。
在遍历nums2的过程中,我们要判断nums2[i]是否在nums1中出现过,因为最后是要根据nums1元素的下标来更新result数组。
注意题目中说是两个没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2。
没有重复元素,我们就可以用map来做映射了。根据数值快速找到下标,还可以判断nums2[i]是否在nums1中出现过。
C++中,当我们要使用集合来解决哈希问题的时候,优先使用unordered_set,因为它的查询和增删效率是最优的。我在关于哈希表,你该了解这些!中也做了详细的解释。
那么预处理代码如下:
unordered_map<int, int> umap; // key:下表元素,value:下表
for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
umap[nums1[i]] = i;
}
使用单调栈,首先要想单调栈是从大到小还是从小到大。
本题和739. 每日温度是一样的。
栈头到栈底的顺序,要从小到大,也就是保持栈里的元素为递增顺序。只要保持递增,才能找到右边第一个比自己大的元素。
可能这里有一些同学不理解,那么可以自己尝试一下用递减栈,能不能求出来。其实递减栈就是求右边第一个比自己小的元素了。
接下来就要分析如下三种情况,一定要分析清楚。
- 情况一:当前遍历的元素T[i]小于栈顶元素T[st.top()]的情况
此时满足递增栈(栈头到栈底的顺序),所以直接入栈。
- 情况二:当前遍历的元素T[i]等于栈顶元素T[st.top()]的情况
如果相等的话,依然直接入栈,因为我们要求的是右边第一个比自己大的元素,而不是大于等于!
- 情况三:当前遍历的元素T[i]大于栈顶元素T[st.top()]的情况
此时如果入栈就不满足递增栈了,这也是找到右边第一个比自己大的元素的时候。
判断栈顶元素是否在nums1里出现过,(注意栈里的元素是nums2的元素),如果出现过,开始记录结果。
记录结果这块逻辑有一点小绕,要清楚,此时栈顶元素在nums2中右面第一个大的元素是nums2[i]即当前遍历元素。
代码如下:
while (!st.empty() && nums2[i] > nums2[st.top()]) {
if (umap.count(nums2[st.top()]) > 0) { // 看map里是否存在这个元素
int index = umap[nums2[st.top()]]; // 根据map找到nums2[st.top()] 在 nums1中的下表
result[index] = nums2[i];
}
st.pop();
}
st.push(i);
以上分析完毕,C++代码如下:
// 版本一
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
stack<int> st;
vector<int> result(nums1.size(), -1);
if (nums1.size() == 0) return result;
unordered_map<int, int> umap; // key:下表元素,value:下表
for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
umap[nums1[i]] = i;
}
st.push(0);
for (int i = 1; i < nums2.size(); i++) {
if (nums2[i] < nums2[st.top()]) { // 情况一
st.push(i);
} else if (nums2[i] == nums2[st.top()]) { // 情况二
st.push(i);
} else { // 情况三
while (!st.empty() && nums2[i] > nums2[st.top()]) {
if (umap.count(nums2[st.top()]) > 0) { // 看map里是否存在这个元素
int index = umap[nums2[st.top()]]; // 根据map找到nums2[st.top()] 在 nums1中的下表
result[index] = nums2[i];
}
st.pop();
}
st.push(i);
}
}
return result;
}
};
针对版本一,进行代码精简后,代码如下:
// 版本二
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
stack<int> st;
vector<int> result(nums1.size(), -1);
if (nums1.size() == 0) return result;
unordered_map<int, int> umap; // key:下表元素,value:下表
for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
umap[nums1[i]] = i;
}
st.push(0);
for (int i = 1; i < nums2.size(); i++) {
while (!st.empty() && nums2[i] > nums2[st.top()]) {
if (umap.count(nums2[st.top()]) > 0) { // 看map里是否存在这个元素
int index = umap[nums2[st.top()]]; // 根据map找到nums2[st.top()] 在 nums1中的下表
result[index] = nums2[i];
}
st.pop();
}
st.push(i);
}
return result;
}
};
精简的代码是直接把情况一二三都合并到了一起,其实这种代码精简是精简,但思路不是很清晰。
建议大家把情况一二三想清楚了,先写出版本一的代码,然后在其基础上在做精简!
Java
class Solution {
public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) {
Stack<Integer> temp = new Stack<>();
int[] res = new int[nums1.length];
Arrays.fill(res,-1);
HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>();
for (int i = 0 ; i< nums1.length ; i++){
hashMap.put(nums1[i],i);
}
temp.add(0);
for (int i = 1; i < nums2.length; i++) {
if (nums2[i] <= nums2[temp.peek()]) {
temp.add(i);
} else {
while (!temp.isEmpty() && nums2[temp.peek()] < nums2[i]) {
if (hashMap.containsKey(nums2[temp.peek()])){
Integer index = hashMap.get(nums2[temp.peek()]);
res[index] = nums2[i];
}
temp.pop();
}
temp.add(i);
}
}
return res;
}
}
Python:
class Solution:
def nextGreaterElement(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
result = [-1]*len(nums1)
stack = [0]
for i in range(1,len(nums2)):
# 情况一情况二
if nums2[i]<=nums2[stack[-1]]:
stack.append(i)
# 情况三
else:
while len(stack)!=0 and nums2[i]>nums2[stack[-1]]:
if nums2[stack[-1]] in nums1:
index = nums1.index(nums2[stack[-1]])
result[index]=nums2[i]
stack.pop()
stack.append(i)
return result
Go:
func nextGreaterElement(nums1 []int, nums2 []int) []int {
res := make([]int, len(nums1))
for i:= range res {
res[i] = -1
}
mp := map[int]int{}
for i,v := range nums1 {
mp[v] = i
}
// 单调栈
stack := []int{}
stack = append(stack,0)
for i:=1; i<len(nums2); i++ {
for len(stack) >0 && nums2[i] > nums2[stack[len(stack)-1]] {
top := stack[len(stack)-1]
if _, ok := mp[nums2[top]]; ok { // 看map里是否存在这个元素
index := mp[nums2[top]]; // 根据map找到nums2[top] 在 nums1中的下表
res[index] = nums2[i]
}
stack = stack[:len(stack)-1] // 出栈
}
stack = append(stack, i)
}
return res
}
JavaScript:
var nextGreaterElement = function (nums1, nums2) {
let stack = [];
let map = new Map();
for (let i = 0; i < nums2.length; i++) {
while (stack.length && nums2[i] > nums2[stack[stack.length - 1]]) {
let index = stack.pop();
map.set(nums2[index], nums2[i]);
}
stack.push(i);
}
let res = [];
for (let j = 0; j < nums1.length; j++) {
res[j] = map.get(nums1[j]) || -1;
}
return res;
};