# LeetCode 739. Daily Temperatures

问题

问题描述:给定一个每日温度的列表 T,要求返回一个列表,计算出每天的温度还需等待要多少天才能比当前温度高,如果没有,设置为 0。

问题要点:对于每个元素来说,只需向后找到比其大的第一个数,然后计算 index 之差。

栗子:

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

注意:1 <= T.count <= 3000,33 <= temperature <= 100

想看英文的戳这里:原题地址

解题思路

常规解法

对于每个元素,只需要从其 index + 1 开始遍历,找到第一个比它大的数。代码很容易写出,两层 for 循环搞定。

func dailyTemperatures(_ T: [Int]) -> [Int] {
    var i = 0
    var j = 0
    var result = [Int]()
    
    while i < T.count {
        j = i
        
        // 找到第一个比它大的数
        while j < T.count, T[j] <= T[i] {
            j += 1
        }
        
        if j != T.count {
            result.append(j - i)
        } else {
            result.append(0)
        }
        
        i += 1
    }
    
    return result
}

但是,提交结果却是超时。我们可以比较容易分析出其时间复杂度为 O(n^2),而 1 <= n <= 3000,最高会达到百万次的遍历,所以还是比较耗时的。

所以下一步的方案,要减少遍历次数。

我的解法

思路:将温度按升序排序,并记录其原始对应的 index,当计算 t 时,找到所有比其大的数,计算出最小的 index 之差,注意 index 需为正数(因为有可能存在前面的温度比 t 大)。

因为 t[33, 100] 之间,所以最多也就 100 - 30 + 1 = 71 中温度。计算出每种温度所包含的 index 列表,用 map 存储,map[t] = indexList

对于 T 中的每个元素 t,遍历 mapkey(表示温度),如果 key > t,则取其 indexList,从中找到离它最近的 index 即可。

代码如下:

// 20.25%
func dailyTemperatures_2(_ T: [Int]) -> [Int] {
    // 记录 temperature 所对应的 index
    var map = [Int: [Int]]()
    
    var result = [Int]()

    var i = 0
    while i < T.count {
        
        if var list = map[T[i]] {
            list.append(i)
            map[T[i]] = list
        } else {
            map[T[i]] = [i]
        }
        
        i += 1
    }
    
    let sorted = map.keys.sorted()
 
    i = 0
    while i < T.count {
        if var curTmpList = map[T[i]], curTmpList.count > 0 {
            var j = 0
            
            // 找到离它最近的数
            var minIndex = Int.max
            while j < sorted.count {
                if sorted[j] > T[i] {
                    // 找到在其后的index
                    let tmpList = map[sorted[j]]!
                    
                    for index in tmpList {
                        if index > i {
                            if index < minIndex {
                                minIndex = index
                            }
                            
                            break
                        }
                    }
                }
                
                j += 1
            }
            
            if minIndex != Int.max {
                result.append(minIndex - i)
            } else {
                result.append(0)
            }
            
            // 该数已经处理过了,删除
            curTmpList.remove(at: 0)
            map[T[i]] = curTmpList
        }
        
        i += 1
    }
    
    return result
}

更高效的解法-从后往前

使用数组

这种解法比上面的更优,时间复杂度为 O(N * W)NT 的长度,W 为可能温度的种数 71,所以复杂度可认为是 O(N

从后往前计算,记录每种温度最近的位置。由于最多只有 71 种温度,以空间换时间,初始化 record[100] 数组,每种温度的初始值位置为 Int.max,如果某种温度在列表中出现,则更新其位置 record[i] = index

其实使用 map 存储也可以。

代码如下:

// 由于温度的范围在 [30,100] 之间,对应 T[i],遍历 T[i] + 1 ... 100,寻找最近的值
func dailyTemperatures_3(_ T: [Int]) -> [Int] {
    var result = [Int]()
    
    // 记录已经出现元素的位置
    var record = [Int]()
    
    // 设置初始值
    var i = 0
    while i <= 100 {
        record.append(Int.max)
        i += 1
    }
    
    // 倒序遍历
    i = T.count - 1
    while i >= 0 {
        // 从比它高的温度开始
        var j = T[i] + 1
        var index = Int.max
        
        // 计算最近的位置
        while j <= 100 {
            if record[j] < index {
                index = record[j]
            }
            
            j += 1
        }
        
        // 有比其高的温度
        if index != Int.max {
            result.insert(index - i, at: 0)
        } else {
            result.insert(0, at: 0)
        }
        
        // 记录位置
        record[T[i]] = i
        
        i -= 1
    }
    
    return result
}

使用栈

栈中存的是 index,同样是从后前往计算,时间复杂度为 O(n),与上面的分析类似。

  1. 逐个遍历栈中的数据所对应的温度,若比当前温度小,则出栈;若比当前温度高,则停止遍历,因为越靠后的数,越靠近栈底。
  2. 判断当前栈是否为空,为空则为 0,否则取出栈顶的 index 计算差值。
  3. 将当前温度的 index 入栈。

代码如下:

func dailyTemperatures_4(_ T: [Int]) -> [Int] {
    // 用数组模拟栈
    var stack = [Int]()
    var record = [Int]()
    
    var i = 0
    while i < T.count {
        record.append(0)
        i += 1
    }
    
    i = T.count - 1
    while i >= 0 {
        // 倒序遍历,模拟栈
        var j = stack.count - 1
        while j >= 0 {
            // 如果当前温度高,出栈删除
            if T[i] >= T[stack[j]] {
                stack.remove(at: j)
            }
            
            j -= 1
        }
        
        if stack.isEmpty {
            record[i] = 0
        } else {
            record[i] = stack.last! - i
        }
        
        // 进栈
        stack.append(i)
        
        i -= 1
    }
    
    return record
}
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,504评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,434评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,089评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,378评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,472评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,506评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,519评论 3 413
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,292评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,738评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,022评论 2 329
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,194评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,873评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,536评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,162评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,413评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,075评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,080评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容