力扣每日一题;题序:670
直接暴力对数字中的每两个位置进行交换,然后记录交换后生成数字的最大值
时间复杂度:O( log 3 m \log^3m log3m)。m是数字num,num的位数是 log m \log m logm
空间复杂度:O(KaTeX parse error: Undefined control sequence: \logm at position 1: \̲l̲o̲g̲m̲)
public int maximumSwap(int num) {
String s=""+num;
int n=s.length();
int res=num;
for(int i=0;i<n-1;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
char ch1=s.charAt(i);
char ch2=s.charAt(j);
int t=Integer.parseInt(s.substring(0,i)+ch2+s.substring(i+1,j)+ch1+s.substring(j+1,n));
res=Math.max(res,t);
}
}
return res;
}
- 先将数字转为字符串s,然后使用哈希表分别记录每个字符在哪些位置出现,由于后续需要对哈希表的key进行排序(降序),因此选择TreeMap
- 再依次遍历s,若当前值与哈希表中的第一个key相同,则计数count加1,若count的值与第一个key对应的列表长度一致,删除第一个key对应的Node,并将count置为0
- 知道哈希表为空或者遍历位置的值与哈希表第一个key不同时退出循环。
最后,若哈希表为空,则返回原始数字;否则将 遍历的位置和当前哈希表的第一个Node中list的最后一个值对应的数字交换,得到最终交换后的数字
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
public int maximumSwap(int num) {
String s=""+num;
TreeMap<Character,List<Integer>> map=new TreeMap<>((a,b)->b-a);
for(int i=0;i<s.length();i++){
char ch=s.charAt(i);
List<Integer> list=map.getOrDefault(ch,new ArrayList<>());
list.add(i);
map.put(ch,list);
}
int index=0;
int count=0;
//这里要注意采用new的方式获取第一个key对应的list,不然会出问题
List<Integer> list=new ArrayList<>(map.get(map.firstKey()));
while(!map.isEmpty()&&s.charAt(index)==map.firstKey()){
list.remove((Integer)index);
index++;
count++;
if(count==map.get(map.firstKey()).size()){
map.pollFirstEntry();
count=0;
//注意删除Node后哈希表为空
if (!map.isEmpty())
list=new ArrayList<>(map.get(map.firstKey()));
}
}
if(map.isEmpty()){
return num;
}
count=list.get(list.size()-1);
return Integer.parseInt(s.substring(0,index)+s.charAt(count)+s.substring(index+1,count)+s.charAt(index)+s.substring(count+1,s.length()));
}
参考官方题解。
数字num可以表示为下面:
∑ i = 0 n − 1 d i ∗ 1 0 i \sum_{i=0}^{n-1}{d_i*10^i} ∑i=0n−1di∗10i
假设交换的i和j位上的数字,0<=i
所以若要使交换后的数字最大,交换的两个数字di,dj,0
- dj>di
- 在同样大小数字di时,应该使得dj越大才能使得val越大
- 在同样大小数字dj时,应使得j的索引值越大才能使得val越大
- 在满足1的情况下,应该使得i的索引的越小才能使val越大
因此,具体操作:
- 将从右向左扫描数字数组,并记录当前已经扫描过的数字的最大值的索引为 maxId 且保证 maxId 越靠近数字的右侧,此时则说明 charArray[maxId]则为当前已经扫描过的最大值。
- 如果检测到当前数字 charArray[i]
时间复杂度:O( log m \log m logm)
空间复杂度:O( log m \log m logm)
public int maximumSwap(int num) {
char[] charArray = String.valueOf(num).toCharArray();
int n = charArray.length;
int maxIdx = n - 1;
int idx1 = -1, idx2 = -1;
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
if (charArray[i] > charArray[maxIdx]) {
maxIdx = i;
} else if (charArray[i] < charArray[maxIdx]) {
idx1 = i;
idx2 = maxIdx;
}
}
if (idx1 >= 0) {
swap(charArray, idx1, idx2);
return Integer.parseInt(new String(charArray));
} else {
return num;
}
}
public void swap(char[] charArray, int i, int j) {
char temp = charArray[i];
charArray[i] = charArray[j];
charArray[j] = temp;
}
自己也想到了贪心思想,但是在实际实现的过程中还是火候不到位
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