nums1 中数字 x 的 下一个更大元素 是指 x 在 nums2 中对应位置 右侧 的 第一个 比 x 大的元素。 给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ,下标从 0 开始计数,其中nums1 是 nums2 的子集。 对于每个 0 <= i < nums1.length ,找出满足 nums1[i] == nums2[j] 的下标 j ,并且在 nums2 确定 nums2[j] 的 下一个更大元素 。如果不存在下一个更大元素,那么本次查询的答案是 -1 。 返回一个长度为 nums1.length 的数组 ans 作为答案,满足 ans[i] 是如上所述的 下一个更大元素 。
时间: 2023-05-30 07:07:56 浏览: 90
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 ,nums2 中下一个更大的数字是 3 。
对于 num1 中的数字 1 ,nums2 中下一个更大的数字是 3 。
对于 num1 中的数字 2 ,nums2 中下一个更大的数字是 -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 ,nums2 中下一个更大的数字是 3 。
对于 num1 中的数字 4 ,nums2 中下一个更大的数字是 -1 。
提示:
1 <= nums1.length <= nums2.length <= 1000
0 <= nums1[i], nums2[i] <= 104
nums1和nums2中所有整数 互不相同
nums1 中的所有整数同样出现在 nums2 中
相关问题
给定两个没有重复元素的数组nums1和nums2,其中nums1是nums2的子集。请找出nums1中每个元素在nums2中的下一个更大元素。Nums1中数字x的下一个更大元素是指x在nums2中对应位置的右边第一个比x大的元素。如果不存在,则输出-1。时间复杂度 O(n+m)。
这是一个常见的编程问题,通常被称为“寻找子集中每个元素的下一个更大的元素”或“跳跃搜索”。给定两个已排序数组`nums1`和`nums2`,你需要找到`nums1`中的每个元素在`nums2`中的第一个大于它的元素的位置。如果`nums2`中不存在这样的元素,那么结果就是`-1`。
解决这个问题的一个常见算法是采用双指针策略。首先对两个数组进行合并,并维护两个指针,一个指向`nums1`的当前元素,另一个指向`nums2`。然后,在`nums2`中从当前指针开始向右查找,如果找到了一个大于`nums1`指针处元素的数,就更新`nums1`的该位置的结果。如果没有找到,就把`nums2`的指针向右移动一位继续搜索。这个过程持续到遍历完`nums1`的所有元素。
以下是伪代码描述:
```python
result = []
i = 0 # nums1 的索引
j = 0 # nums2 的索引
while i < len(nums1):
while j < len(nums2) and nums1[i] <= nums2[j]:
j += 1
if j == len(nums2):
result.append(-1)
else:
result.append(j - 1)
i += 1
return result
```
给定两个大小分别为 m 和 n 的正序(从小到大)数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。 算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n)) 。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode.cn/problems/median-of-two-sorted-arrays 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
可以使用二分查找算法来解决这个问题。
首先,我们可以将两个数组合并成一个有序数组,然后求出中位数。但是,这个方法的时间复杂度为 $O(m + n)$,不符合题目要求。因此,我们需要寻找一种更快的方法。
我们可以使用二分查找算法在两个数组中分别找到一个位置,使得这个位置将两个数组分成的左右两部分的元素个数之和相等,或者两部分的元素个数之差不超过 1。这个位置就是中位数所在的位置。
具体来说,我们分别在两个数组中二分查找,假设现在在第一个数组中找到了一个位置 $i$,那么在第二个数组中对应的位置就是 $(m + n + 1) / 2 - i$。如果 $i$ 左边的元素个数加上 $(m + n + 1) / 2 - i$ 左边的元素个数等于 $m$ 个,或者 $i$ 左边的元素个数加上 $(m + n + 1) / 2 - i$ 左边的元素个数等于 $m + 1$ 个,则这个位置就是中位数所在的位置。
具体的实现可以参考以下 Java 代码:
```java
public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) {
int m = nums1.length, n = nums2.length;
if (m > n) { // 保证第一个数组不大于第二个数组
int[] tmp = nums1; nums1 = nums2; nums2 = tmp;
int t = m; m = n; n = t;
}
int imin = 0, imax = m, halfLen = (m + n + 1) / 2;
while (imin <= imax) {
int i = (imin + imax) / 2;
int j = halfLen - i;
if (i < imax && nums2[j - 1] > nums1[i]) {
imin = i + 1; // i 太小了,增大 i
} else if (i > imin && nums1[i - 1] > nums2[j]) {
imax = i - 1; // i 太大了,减小 i
} else { // i 是合适的位置
int maxLeft = 0;
if (i == 0) { // nums1 的左边没有元素
maxLeft = nums2[j - 1];
} else if (j == 0) { // nums2 的左边没有元素
maxLeft = nums1[i - 1];
} else {
maxLeft = Math.max(nums1[i - 1], nums2[j - 1]);
}
if ((m + n) % 2 == 1) { // 总元素个数是奇数
return maxLeft;
}
int minRight = 0;
if (i == m) { // nums1 的右边没有元素
minRight = nums2[j];
} else if (j == n) { // nums2 的右边没有元素
minRight = nums1[i];
} else {
minRight = Math.min(nums1[i], nums2[j]);
}
return (maxLeft + minRight) / 2.0;
}
}
return 0.0;
}
```
时间复杂度为 $O(\log\min(m, n))$。
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