1.题目描述

给定两个没有重复元素的数组 nums1 和 nums2 ,其中nums1 是 nums2 的子集。找到 nums1 中每个元素在 nums2 中的下一个比其大的值。

nums1 中数字 x 的下一个更大元素是指 x 在 nums2 中对应位置的右边的第一个比 大的元素。如果不存在,对应位置输出-1。

示例 1:

输入: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2].
输出: [-1,3,-1]
解释:
对于num1中的数字4,你无法在第二个数组中找到下一个更大的数字,因此输出 -1。
对于num1中的数字1,第二个数组中数字1右边的下一个较大数字是 3。
对于num1中的数字2,第二个数组中没有下一个更大的数字,因此输出 -1。

示例 2:

输入: nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4].
输出: [3,-1]
解释:
对于num1中的数字2,第二个数组中的下一个较大数字是3。
对于num1中的数字4,第二个数组中没有下一个更大的数字,因此输出 -1。

注意:

    1. nums1nums2中所有元素是唯一的。
    2. nums1nums2 的数组大小都不超过1000。

2.解法一:暴力法(Brute Force)

class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& findNums, vector<int>& nums) {
//暴力法 O(m*n)
int sz1 = findNums.size();//m
int sz2 = nums.size();//n
for(int i = ; i!=sz1; ++i){
int j,m = ;
//找到在nums中的位置
for(j = ; j!=sz2; ++j){
if(findNums[i]==nums[j])
break;
}
//接着从下一个位置遍历,比较并赋值
for(m = j; m!=sz2 ;++m){
if(nums[m] > findNums[i]){
res.push_back(nums[m]);
break;
}
}
//右边没有更大的数
if(m == sz2)
res.push_back(-);
}
return res;
}
private:
vector<int> res;
};

3.解法二:哈希表(数字与位置映射)

  • 改进点:哈希map映射寻找位置更快,比遍历寻找要快一些。

正如解法一中所体现的,先是找到findNums中数字在nums中的位置,然后往后比较与赋相应值。

使用哈希map建立nums中数字与位置的映射,可以加速找到findNums中数字在nums中的位置。

class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& findNums, vector<int>& nums) {
//建立nums中数字与位置的映射
for (int i = ; i < sz2; ++i) {
m[nums[i]] = i;
}
//寻找右边更大的数字并赋相应值
for (int i = ; i < sz1; ++i) {
res[i] = -;
int start = m[findNums[i]];
for (int j = start + ; j < sz2; ++j) {
if (nums[j] > findNums[i]) {
res[i] = nums[j];
break;
}
}
}
return res;
}
private:
int sz1 = findNums.size();
int sz2 = nums.size();
vector<int> res(sz1);
unordered_map<int,int> m;
};

4.解法三:栈和哈希表(数字与右边更大数映射)

解题思路:

理解一:这道题要解决的问题比较简单。一,找到findNums中的数字在nums中的位置;二,寻找右边第一个更大的数字。

理解二(解法三):一,先找出在muns中每一个元素的右边更大的数字;二,判断findNums中的数字是否在nums中,然后取得相应的右边第一个更大的数字或赋值-1。思路的改变,带来解法的改变。

要点:如何利用已有的数据结构,快速解决这两个问题?

(1)先找出在muns中每一个元素的右边更大的数字:哈希表 和 栈

#生长点#
---为什么用栈来做比较更快?或者为什么这里可以用上栈结构?
举个例子: 8
用栈比较时:
)1入栈,接着扫描到3,因为3比1大,所以1——>,
)然后1出栈,3进栈,接着扫描到8,因为8比3大,所以3——>
)然后3出栈,8进栈,接着扫描到2,2不大于8,2进栈,2成为新的栈顶元素
)接着扫描到4,因为4比2大,所以2——>,然后2出栈,此时栈顶元素为8,因4不大于8,4进栈,继续扫描
)接着扫描到6,因为6比4大,所以4——>,然后4出栈,此时栈顶元素为8,因6不大于8,6进栈,继续扫描
)接着扫描到9,因为9比6大,所以6——>,然后6出栈,此时栈顶元素为8,因9比8大,——>,然后8出栈,此时栈空
)9进栈,栈只有一个元素,后面没有更大的元素了。 注:栈的特点体现在寻找 数字8 的右边第一个更大的 数字9 上面。

(2),判断findNums中的数字是否在nums中:哈希表的find()或count()函数,时间复杂度为O(1)。

注意:这里也用了哈希map,用法与解法二不同,区别在于相互映射的对象不同。

class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& findNums, vector<int>& nums) {
for (int num : nums) {
//遍历栈,寻找栈中每一个元素的右边的第一个更大的数字
while (!st.empty() && st.top() < num) {
m[st.top()] = num; st.pop();
}
st.push(num);
}
for (int num : findNums) {
res.push_back(m.count(num) ? m[num] : -);
}
return res;
} private:
stack<int> st;//注:栈可以用vector来模拟实现
unordered_map<int, int> m;
vector<int> res; };

参考资料:

1.[LeetCode] Next Greater Element I 下一个较大的元素之一 博主Grandyang

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