代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42. 接雨水

503.下一个更大元素II

变成了循环数组,就有点不太好想了,可以将两个一样的数组拼起来,然后按照单调栈的方法去求,但是这样还得将结果数组的大小重新设置,浪费时间和空间

也可以采用i%nums.size()的方法遍历数组,遍历两遍,如下:

class Solution {
public:
    vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
        vector<int> result(nums.size(), -1);
        stack<int> st;
        st.push(0);
        for (int i = 1; i < nums.size() * 2; i ++) {
            while (!st.empty() && nums[i % nums.size()] > nums[st.top()]) {
                result[st.top()] = nums[i % nums.size()];
                st.pop();
            }
            st.push(i % nums.size());
        }
        return result;
    }
};

42. 接雨水

此题是重点难点,高频题目,主要有两种解法,双指针法和单调栈法。
代码随想录题解

1. 双指针法

主要思想就是按照列来计算,找出每列的左右最高处,用二者中最矮的减去当前列高,就是此列的高度,又因为每列宽度为1,所以求出每列的体积然后相加。
普通双指针法多做了许多重复工作,且力扣中有的样例通不过去,所以可以采用和动态规划结合的做法。

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        if (height.size() <= 2) return 0;
        vector<int> maxLeft(height.size());
        vector<int> maxRight(height.size());
        int size = height.size();
        maxLeft[0] = height[0];
        for (int i = 1; i < height.size(); i++) {
            maxLeft[i] = max(maxLeft[i - 1], height[i]);
        }
        maxRight[size - 1] = height[size - 1];
        for (int i = size - 2; i >= 0; i--) {
            maxRight[i] = max(maxRight[i + 1], height[i]);
        }
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            int h = min(maxLeft[i], maxRight[i]) - height[i];
            if (h > 0) sum += h;
        }
        return sum;
    }
};

2. 单调栈法

主要思想就是将每个下标入栈,保证从栈头到栈底是一个从小到大的顺序,当当前遍历元素大于栈顶元素时,当前元素、栈顶元素以及栈顶下一个元素组成了一个两边高中间低的容器,然后求此容器体积,是按照行来求的。

class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        stack<int> st;
        st.push(0);
        int sum = 0;
        for (int i = 1; i < height.size(); i++) {
            if (height[i] < height[st.top()]) {
                st.push(i);
            } else if (height[i] == height[st.top()]) {
                st.pop();
                st.push(i);
            } else {
                while (!st.empty() && height[i] > height[st.top()]) {
                    int mid = st.top();
                    st.pop();
                    if (!st.empty()) {
                        int h = min(height[st.top()], height[i]) - height[mid];
                        int w = i - st.top() - 1; //注意减1,只求中间的宽度
                        sum += h * w;
                    }   
                }
                st.push(i);
            }
        }
        return sum;
    }
};

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