2024-04-13:用go语言,给定一个整数数组 `nums`, 请编写一个函数,返回一个新的数组 `counts`。 满足以下条件:对于每个 `nums[i]`, `counts[i]` 表示在
2024-04-13:用go语言,给定一个整数数组 nums
,
请编写一个函数,返回一个新的数组 counts
。
满足以下条件:对于每个 nums[i]
,
counts[i]
表示在 nums[i]
右侧且比nums[i]
小的元素数量。
输入:nums = [5,2,6,1]。
输出:[2,1,1,0] 。
答案2024-04-13:
来自左程云。
大体过程如下:
给定一个整数数组 nums
,首先创建一个与 nums
大小相同的临时数组 sorted
,并将 nums
的元素复制到 sorted
中。然后对 sorted
进行排序,得到按升序排列的新数组。
接下来,创建一个映射 rank
,用于记录每个数在排序后数组中的排名。遍历排序后的数组,将排名存储到 rank
中。注意,排名从1开始。
接着创建一个 bit
数组,长度为 n+2
,并定义一个函数 lowbit
,它可以计算一个数的二进制表示中最低位的1的值。再定义一个函数 query
,用于查询比给定排名小的元素数量。函数内部使用循环将 bit
数组的前缀和累加到结果中,直到排名为0。还定义一个函数 update
,用于更新 bit
数组中对应排名的计数值。
然后创建一个结果数组 ans
,初始化为全0。从右向左遍历原始数组 nums
,获取当前元素在排序后数组中的排名 r
,通过调用 query
函数获得在当前元素右侧且小于它的元素数量,并将结果存储到 ans
中。同时,调用 update
函数更新 bit
数组中排名为 r
的计数值。
最后返回结果数组 ans
。
总的时间复杂度为O(nlogn),其中n为数组的大小,主要由排序操作决定。总的额外空间复杂度为O(n),用于存储临时数组和映射等辅助空间。
Go完整代码如下:
package main
import (
"fmt"
"sort"
)
func countSmaller(nums []int) []int {
n := len(nums)
sorted := make([]int, n)
copy(sorted, nums)
sort.Ints(sorted)
rank := make(map[int]int)
for i, num := range sorted {
rank[num] = i + 1
}
bit := make([]int, n+2)
lowbit := func(x int) int {
return x & -x
}
query := func(x int) int {
res := 0
for x > 0 {
res += bit[x]
x -= lowbit(x)
}
return res
}
update := func(x int) {
for x <= n+1 {
bit[x]++
x += lowbit(x)
}
}
ans := make([]int, n)
for i := n - 1; i >= 0; i-- {
r := rank[nums[i]]
ans[i] = query(r - 1)
update(r)
}
return ans
}
func main() {
nums := []int{5, 2, 6, 1}
fmt.Println(countSmaller(nums))
}
Python完整代码如下:
# -*-coding:utf-8-*-
def count_smaller(nums):
n = len(nums)
sorted_nums = sorted([(num, i) for i, num in enumerate(nums)])
rank = {sorted_nums[i][0]: i + 1 for i in range(n)}
bit = [0] * (n+2)
def lowbit(x):
return x & -x
def query(x):
res = 0
while x > 0:
res += bit[x]
x -= lowbit(x)
return res
def update(x):
while x <= n + 1:
bit[x] += 1
x += lowbit(x)
ans = [0] * n
for i in range(n-1, -1, -1):
r = rank[nums[i]]
ans[i] = query(r - 1)
update(r)
return ans
nums = [5, 2, 6, 1]
print(count_smaller(nums))
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