题目描述

这是 LeetCode 上的 ​870. 优势洗牌​ ,难度为 中等

Tag : 「红黑树」、「哈希表」、「排序」、「双指针」、「贪心」

给定两个大小相等的数组 ​​nums1​​​ 和 ​​nums2​​​,​​nums1​​​ 相对于 ​​nums​​​ 的优势可以用满足 ​​nums1[i] > nums2[i]​​​ 的索引 ​​i​​ 的数目来描述。

返回 ​​nums1​​​ 的任意排列,使其相对于 ​​nums2​​ 的优势最大化。

示例 1:

输入:nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11]

输出:[2,11,7,15]

示例 2:

输入:nums1 = [12,24,8,32], nums2 = [13,25,32,11]

输出:[24,32,8,12]

提示:

  • 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_算法
  • 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_时间复杂度_02
  • 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_掘金·日新计划_03

数据结构

显然,对于任意一个 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_后端_04 而言,我们应当在候选集合中选择比其大的最小数,若不存在这样的数字,则选择候选集合中的最小值

同时,由于 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_后端_05

也就是我们总共涉及两类操作:

  1. 实时维护一个候选集合,该集合支持高效查询比某个数大的数值操作;
  2. 对候选集合中每个数值的可使用次数进行记录,当使用到了候选集合中的某个数后,要对其进行计数减一操作,若计数为870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_算法_06,则将该数值从候选集合中移除。

计数操作容易想到哈希表,而实时维护候选集合并高效查询可以使用基于红黑树的 ​​TreeSet​​ 数据结构。

Java 代码:

class Solution {
public int[] advantageCount(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
TreeSet<Integer> tset = new TreeSet<>();
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int x : nums1) {
map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);
if (map.get(x) == 1) tset.add(x);
}
int[] ans = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
Integer cur = tset.ceiling(nums2[i] + 1);
if (cur == null) cur = tset.ceiling(-1);
ans[i] = cur;
map.put(cur, map.get(cur) - 1);
if (map.get(cur) == 0) tset.remove(cur);
}
return

Python 代码:

from sortedcontainers import SortedList

class Solution:
def advantageCount(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
n = len(nums1)
cnts, tset = defaultdict(int), SortedList()
for i in range(n):
cnts[nums1[i]] += 1
if cnts[nums1[i]] == 1:
tset.add(nums1[i])
ans = [0] * n
for i in range(n):
t = nums2[i]
if (idx := tset.bisect_left(t + 1)) == len(tset):
idx = tset.bisect_left(-1)
ans[i] = tset[idx]
cnts[ans[i]] -= 1
if cnts[ans[i]] == 0:
tset.remove(ans[i])
return
  • 时间复杂度:870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_时间复杂度_07
  • 空间复杂度:870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_掘金·日新计划_08

排序 + 双指针

在解法一中,我们是从每个 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_后端_09 出发考虑,使用哪个 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_掘金·日新计划_10

实际上,我们也能从 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_掘金·日新计划_10 出发,考虑将其与哪个 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_后端_09

为了让每个决策回合具有独立性,我们需要对两数组进行排序,同时为了在构造答案时,能够对应回 ​​nums2​​​ 的原下标,排序前我们需要使用「哈希表」记录每个 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_后端_09

使用变量 ​​l1​​​ 代表当前决策将 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_算法_14 分配到哪个 ​​​nums2​​​ 的位置,使用 ​​l2​​​ 和 ​​r2​​​ 代表当前 ​​nums2​​​ 中还有 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_掘金·日新计划_15

可以证明我们在从前往后给每个 870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_算法_14 分配具体位置时,分配的位置只会在 ​​​l2​​​ 和 ​​r2​​ 两者之间产生。

Java 代码:

class Solution {
public int[] advantageCount(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
List<Integer> list = map.getOrDefault(nums2[i], new ArrayList<>());
list.add(i);
map.put(nums2[i], list);
}
Arrays.sort(nums1); Arrays.sort(nums2);
int[] ans = new int[n];
for (int l1 = 0, l2 = 0, r2 = n - 1; l1 < n; l1++) {
int t = nums1[l1] > nums2[l2] ? l2 : r2;
List<Integer> list = map.get(nums2[t]);
int idx = list.remove(list.size() - 1);
ans[idx] = nums1[l1];
if (t == l2) l2++;
else r2--;
}
return

Python 代码:

class Solution:
def advantageCount(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
n = len(nums1)
mapping = defaultdict(list)
for i in range(n):
mapping[nums2[i]].append(i)
nums1.sort()
nums2.sort()
ans = [0] * n
l2, r2 = 0, n - 1
for l1 in range(n):
t = l2 if nums1[l1] > nums2[l2] else r2
ans[mapping[nums2[t]].pop()] = nums1[l1]
if t == l2:
l2 += 1
else:
r2 -= 1
return
  • 时间复杂度:870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_时间复杂度_07
  • 空间复杂度:870. 优势洗牌 :「数据结构运用」&「排序 + 双指针」_掘金·日新计划_08

加餐

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最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 ​​No.870​​ 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

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