算法题之每日温度

news2024/11/13 22:30:27

每日温度

给定一个整数数组 temperatures ,表示每天的温度,返回一个数组 answer ,其中 answer[i] 是指对于第 i 天,下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替。

示例 1:

输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73]输出: [1,1,4,2,1,1,0,0]

示例 2:

输入: temperatures = [30,40,50,60]
输出: [1,1,1,0]

示例 3:

输入: temperatures = [30,60,90]
输出: [1,1,0]

提示:

  • 1 <= temperatures.length <= 105
  • 30 <= temperatures[i] <= 100

解题思路一:反向遍历

一看到题目,要找到下一个更高的温度,首先马上想到可以反向遍历。因为倒序的时候, 可以保证,如果有比当前温度大的下一个温度,一定会在遍历过的元素里。最重要的是,我们需要记录下来已经遍历过的元素。

然后我们看数组的元素的规律,温度的范围在30到100之间 。所以,我们可以维护一个101长度的数组next,温度为30至100度,作为数组的下标,元素设置为数组temperatures的下标。

  • 维护的数组next,我们初始化元素值为Integer.MAX_VALUE
  • 反向遍历数组temperatures,设置当前温度的next元素值为数组temperatures的下标
  • 当前温度+1的位置开始,正向遍历数组next,找到元素值小于Integer.MAX_VALUE的值;这个值就是temperatures的下标,然后从这些元素值中找到最小下标的那个,即为最近的下一个更高的温度

具体代码如下所示:

class Solution {
    public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
        int [] ans = new int[temperatures.length];
        int [] next = new int[101];
        Arrays.fill(next, Integer.MAX_VALUE);

        for (int i = temperatures.length - 1; i >= 0; i--) {
            int temperature = temperatures[i];
            ans[i] = 0;
            next[temperature] = i;
            int nextTemperatureIndex = Integer.MAX_VALUE;
            for (int j = temperature + 1; j < 101; j++) {
                if (next[j] < nextTemperatureIndex) {                    
                    nextTemperatureIndex = next[j];
                }
            }
            if (nextTemperatureIndex < Integer.MAX_VALUE) {
                ans[i] = nextTemperatureIndex - i;
            }
        }
        return ans;
    }
}

 时间复杂度

  • 时间复杂度:O(nm),其中n为数组temperatures的长度,m是数组next的长度。我们需要反向遍历一遍temperatures,并且遍历一遍数组next。
  • 空间复杂度:O(m),其中m 是数组next的长度。

 解题思路二:单调栈

在上面的方法中,我们是通过反向遍历数组temperatures,然后再在额外的数组next中找到最小下标的。那么我们可以换一种数据结构存储温度的下标,提高效率么?

首先,我们来看,如果正向地遍历数组temperatures

  1. 遍历第1个元素的时候,我们记录下来下标0
  2. 遍历第2个元素,我们比较第temperatures[0]和temperatures[1]
  3. 如果temperatures[1]比temperatures[0]大,那么答案ans[0]= 1 - 0 = 1,并且我们就不用记录下标0了,转而记录下标1
  4. 如果temperatures[0]比temperatures[1]大,那么不能确定答案,并且我们还要记录下标1,然后继续下后面遍历,如果能找到下标i(i > 1),依次和下标1、下标0的温度值比较
  5. 如果temperatures[i]比temperatures[1]大,ans[1] = i - 1,并且我们移除记录的下标1;然后和下标0比较,具体类似步骤3、4

按照上面的步骤操作,我们会发现,可以额外用一个栈来记录下标,并且记录的下标对应的温度值,从栈底到栈顶,是依次递减的。每次遍历发现,当前遍历的温度值大于栈内下标对应的温度值时,可以依次弹栈并记录结果。具体代码如下所示:

class Solution {
    public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
        int[] ans = new int[temperatures.length];
        Deque<Integer> stack = new LinkedList<Integer>();
        // Stack<Integer> stack = new Stack<>();

        for(int i = 0; i < temperatures.length; i++){
            while(stack.isEmpty() == false && temperatures[stack.peek()] < temperatures[i]){
                int pre = stack.pop();
                ans[pre] = i - pre;
            }
            stack.push(i);
        }
        return ans;
    }
}

 时间复杂度

  • 时间复杂度:O(n),我们需要正向遍历一遍temperatures,并且每个下标出入栈只有一次。
  • 空间复杂度:O(n),需要使用栈,最坏的情况下为n。

在实际使用中,发现使用Stack的效率较低,时间复杂度甚至高于反向遍历;当我们使用LinkedList的时候,效率是正常的。如果有兴趣,可以看看Stack和LinkedList的源码分别是怎么实现出栈入栈的。

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