You are given an integer array nums and you have to return a new counts array. The counts array has the property where counts[i] is the number of smaller elements to the right of nums[i].

Example:

Given nums = [5, 2, 6, 1]

To the right of 5 there are 2 smaller elements (2 and 1).
To the right of 2 there is only 1 smaller element (1).
To the right of 6 there is 1 smaller element (1).
To the right of 1 there is 0 smaller element.

Return the array [2, 1, 1, 0].

思路:O(nlogn)复杂度算法。

将数组排序然后构建二叉搜索树。一开始二叉搜索树上的节点都标记为未处理过。然后我们从所给的nums数组的最后一个数倒着向前遍历,依次将每一个数在二叉搜索树中对应的节点标记为处理过,然后返回二叉搜索树中已经被标记为处理过,且小于该值的个数。

具体实现中,我们在每一个节点中设置一个count变量,计数以该节点为根节点的子树中已经被标记为处理过的节点个数,初始为0。之后算法运行过程中不断更新该值并通过该值更快地求解。本质上来说这是一个线段树的应用。

当我们要求二叉搜索树中有多少被处理过的节点值小于所给的值时,有三种情况:

  • 所给的值是当前子树的根节点。则小于它的数只可能在左子树中,因此返回根节点左孩子的count值。
  • 所给的值在当前子树的左子树中。则小于它的数只可能在左子树中,因此递归求解,返回左子树中被处理过且小于所给值的节点个数。
  • 所给的值在当前子树的右子树中。则小于它的数可能在左子树中或者是该根节点,或者在右子树中。因此递归求解,返回左子树和根节点中被处理过且小于所给值的节点个数加上右子树中被处理过且小于所给值的节点个数。

二叉搜索树的构建O(n),二叉搜索树的单次查找更新操作O(logn)。 总复杂度为O(n) + O(nlogn) = O(nlogn)

 class treeNode {
public:
int val, count;
treeNode *left, *right;
treeNode(int v) : val(v), count(), left(NULL), right(NULL) {}
};
class Solution {
public:
//convert a sortedArray to a binary search tree and return a pointer to its root node
treeNode* buildTree(vector<int>& sortedArray, int left, int right) {
if (right < left) return NULL;
int mid = left + (right - left) / ;
treeNode* cur = new treeNode(sortedArray[mid]);
cur->left = buildTree(sortedArray, left, mid - );
cur->right = buildTree(sortedArray, mid + , right);
return cur;
}
//count numbers in this binary search tree that were processed and are less than the target
int update(treeNode* node, int target) {
if (node == NULL) return -;
if (node->val == target) {
node->count++;
return node->left ? node->left->count : ;
}
else if (node->val < target) {
int lessCount = node->count - node->right->count;
int rightCount = update(node->right, target);
node->count++;
return lessCount + rightCount;
}
else {
int leftCount = update(node->left, target);
node->count++;
return leftCount;
}
}
vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {
vector<int> sortedArray = nums;
sort(sortedArray.begin(), sortedArray.end(), less<int>());
treeNode* node = buildTree(sortedArray, , sortedArray.size() - );
vector<int> res(nums.size());
for (int i = nums.size() - ; i >= ; i--)
res[i] = update(node, nums[i]);
return res;
}
};

Count of Smaller Numbers After Self -- LeetCode的更多相关文章

  1. leetcode 315. Count of Smaller Numbers After Self 两种思路(欢迎探讨更优解法)

    说来惭愧,已经四个月没有切 leetcode 上的题目了. 虽然工作中很少(几乎)没有用到什么高级算法,数据结构,但是我一直坚信 "任何语言都会过时,只有数据结构和算法才能永恒". ...

  2. leetcode 315. Count of Smaller Numbers After Self 两种思路

    说来惭愧,已经四个月没有切 leetcode 上的题目了. 虽然工作中很少(几乎)没有用到什么高级算法,数据结构,但是我一直坚信 "任何语言都会过时,只有数据结构和算法才能永恒". ...

  3. [LeetCode] 315. Count of Smaller Numbers After Self (Hard)

    315. Count of Smaller Numbers After Self class Solution { public: vector<int> countSmaller(vec ...

  4. [Swift]LeetCode315. 计算右侧小于当前元素的个数 | Count of Smaller Numbers After Self

    You are given an integer array nums and you have to return a new countsarray. The counts array has t ...

  5. [LeetCode] Count of Smaller Numbers After Self 计算后面较小数字的个数

    You are given an integer array nums and you have to return a new counts array. The counts array has ...

  6. LeetCode Count of Smaller Numbers After Self

    原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/count-of-smaller-numbers-after-self/ 题目: You are given an inte ...

  7. LeetCode 315. Count of Smaller Numbers After Self

    原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/count-of-smaller-numbers-after-self/ 题目: You are given an inte ...

  8. [LeetCode] 315. Count of Smaller Numbers After Self 计算后面较小数字的个数

    You are given an integer array nums and you have to return a new counts array. The countsarray has t ...

  9. leetcode@ [315/215] Count of Smaller Numbers After Self / Kth Largest Element in an Array (BST)

    https://leetcode.com/problems/count-of-smaller-numbers-after-self/ You are given an integer array nu ...

随机推荐

  1. 孤荷凌寒自学python第九天Python的输出print的格式化

    孤荷凌寒自学python第九天Python的输出print的格式化 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) (今天感觉手写笔记整得清楚些,汇总电子 笔记时,自己思路凌乱了,练习过程也还 ...

  2. 计算机图形学 opengl版本 第三版------胡事民 第三章更多的绘图工具

    opengl  计算机图形学 第三版   第二部分   第三章更多的绘图工具 3.1   概述 第2章中  我们绘图使用的是屏幕窗口的基础坐标系    以像素为单位 屏幕坐标从左下角x从0延伸到scr ...

  3. ES原理(转载)

    该博客属于转载,是很经典的一篇关于ES的介绍: Elasticsearch 是一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建,可以用于全文搜索,结构化搜索以及近实时分 ...

  4. 七、LSP 里氏替换原则

    子类的对象提供了父类的所有行为,且加上子类额外的一些东西(可以是功能,可以是属性).当程序基于父类实现时,如果将子类替换父类而程序不需修改,则说明符合LSP原则. 这个解释看的似懂非懂,再看下面更进一 ...

  5. jQuery基础知识点(上)

    jQuery是一个优秀的.轻量级的js库 ,它兼容CSS3,还兼容各种浏览器(IE 6.0+, FF1.5+, Safari 2.0+, Opera 9.0+),而jQuery2.0及后续版本将不再支 ...

  6. qemu中device和driver的区别 使用9p文件系统

    qemu配置中经常会出现-driver/-device的选项,可以理解成-driver是后端设备,即一个实际的物理的磁盘:device是把这块磁盘插入到虚机中的pci控制器中. 这样的话,虚机也能看到 ...

  7. springmvc和struts2的区别(转)

    1.客户端浏览器发出HTTP请求.   2.根据web.xml配置,该请求被FilterDispatcher接收.   3.根据struts.xml配置,找到需要调用的Action类和方法, 并通过I ...

  8. BZOJ1821 [JSOI2010]Group 部落划分 Group 【最小生成树】

    题目 聪聪研究发现,荒岛野人总是过着群居的生活,但是,并不是整个荒岛上的所有野人都属于同一个部落,野人们总是拉帮结派形成属于自己的部落,不同的部落之间则经常发生争斗.只是,这一切都成为谜团了--聪聪根 ...

  9. BZOJ2763 [JLOI2011]飞行路线 【分层图 + 最短路】

    题目 Alice和Bob现在要乘飞机旅行,他们选择了一家相对便宜的航空公司.该航空公司一共在n个城市设有业务,设这些城市分别标记为0到n-1,一共有m种航线,每种航线连接两个城市,并且航线有一定的价格 ...

  10. 常用shell脚本命令

    常用shell脚本命令 1.显示包含文字aaa的下一行的内容: sed -n '/aaa/{n;p;}' filename 2.删除当前行与下一行的内容: sed -i '/aaa/{N;d;}' f ...