题解 | #下一个排列#
下一个排列
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题意
求数组的所有排列中,恰好在当前数组排列的下一个的数组
限制:
数组长度不大于1000
方法
性质分析
如果一个数组恰好是另一个数组排列的下一个,那么首先两个数组不等,其次它们有公共前缀,在公共前缀后新数组比原数组大, 新数组剩余部分从小到大排列
正确性证明:
因为是下一个,所以不相等.存在一位下一个更大
因为满足前缀相等,后一位更大的中,最小的是剩余部分从小到大排列的, 因此这样的最小的就是排列的下一个
以题目样例[1,2,3]
为例
固定位 | 更大位 | 顺序位 | 最终结果 |
---|---|---|---|
"" | [2] | [1,3] | [2,1,3] |
[1] | [3] | [2] | [1,3,2] |
[1,2] | 不存在更大位 | - | - |
而其中最小的是[1,3,2]
代码
class Solution {
public:
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
*
*
* @param nums int整型vector
* @return int整型vector
*/
vector<int> nextPermutation(vector<int>& nums) {
// write code here
vector<int> off; // 后缀数字
for(int i = nums.size()-1;i>=0;i--){ // 在后缀数字中找比nums[i]大的中的最小的
int posj = -1;
for(int j = 0;j<off.size();j++){
if(off[j] > nums[i] && (posj == -1 || off[j] < off[posj])) posj = j; // 找到最小的
}
// [0...i-1] off[posj] sort([i..n]/nums[posj])
if(posj != -1){
vector<int> res = {};
for(int k=0;k<i;k++) res.push_back(nums[k]); // [0..i-1]
res.push_back(off[posj]); // posj
off[posj] = nums[i];
sort(off.begin(),off.end()); // 从小到大
for(int k = 0;k < off.size() ;k++) res.push_back(off[k]);
return res;
}
off.push_back(nums[i]); // 加入后缀数组
}
// 全部从大到小
sort(off.begin(),off.end());
return off;
}
};
复杂度分析
时间复杂度: 对于每个位置会搜索后缀数组中是否有比它大的,所以时间复杂度为
空间复杂度: 空间主要在结果记录,空间复杂度为
查询优化
注意到上面每次我们去数组中找最小的且大于当前值的值.
然而我们可以维护一个小根堆,随时准备输出,同时记录最大值,来查询当前堆中是否有大于当前值的存在
这样, 判断效率变为了,而合并和查询的效率在总的就只有
代码
class Solution {
public:
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
*
*
* @param nums int整型vector
* @return int整型vector
*/
vector<int> nextPermutation(vector<int>& nums) {
multiset<int> inc; // 升序 后缀数字
int maxv = 0;
for(int i = nums.size()-1;i>=0;i--){ // 在后缀数字中找比nums[i]大的中的最小的
if(maxv > nums[i]){
vector<int> res = {};
for(int k=0;k<i;k++) res.push_back(nums[k]); // [0..i-1]
res.push_back(0); // 占位
bool found = false; // 是否找到了比当前数大的
for(auto item:inc){ // 递增输出
if(!found && item > nums[i]){ // 首次找到,是比当前数大的最小的数
found = true;
res[i] = item; // 替换占位
res.push_back(nums[i]);
}else{
res.push_back(item);
}
}
return res;
}
inc.insert(nums[i]);
maxv = max(maxv,nums[i]);
}
// 全部从大到小
sort(nums.begin(),nums.end());
return nums;
}
};
复杂度分析
时间复杂度: 对于每个位置会常数时间判断是否存在,一旦找到会按顺序输出,所以时间复杂度为
空间复杂度: 主要用于存储后缀中所存在的数,所以空间复杂度为