[每日算法 - 阿里机试] leetcode739. 每日温度

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题目描述

给定一个整数数组 temperatures ，表示每天的温度，返回一个数组 answer ，其中 answer[i] 是指对于第 i 天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。

 

示例 1:

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

示例 2:

输入: temperatures = [30,40,50,60]
输出: [1,1,1,0]

示例 3:

输入: temperatures = [30,60,90]
输出: [1,1,0]

 

提示：

• 1 <= temperatures.length <= 105
• 30 <= temperatures[i] <= 100

方法一：暴力法

        该算法使用两个嵌套循环，对于每一天，它都会遍历后续的天数来查找第一个温度升高的日子。测试集足够大时，此方法在leetcode中会超出时间限制。

Java实例

class Solution {
    public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
        int[] res = new int[temperatures.length]; // 用于存储结果的数组
        
        for (int i = 0; i < temperatures.length; i++) {
            int temp = 0; // 用于记录等待的天数
            
            for (int j = i+1; j < temperatures.length; j++) {
                if (temperatures[j] > temperatures[i]) {
                    temp = j - i; // 如果找到升高的温度，则计算等待的天数
                    break; // 跳出内层循环，因为已经找到了升高的温度
                }
            }
            
            res[i] = temp; // 将等待的天数存储在结果数组中
        }
        
        return res; // 返回结果数组
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n^2)，其中 n 是温度数组的长度。因为对于每一天，最坏情况下需要遍历数组的其余部分来找到温度升高的日子。
• 空间复杂度：O(1)，只使用了常量级的额外空间。

方法二：暴力法改进-辅助数组

        该方法是暴力法的改进方法，其核心思想是利用辅助数组 next 来记录每个温度后面出现的更高温度的索引位置，从而避免了嵌套循环。

辅助数组 next: 这个数组的索引表示温度值，数组中的值表示该温度值在原数组中出现的索引位置。初始化为最大值，表示当前温度后面没有更高的温度。

逆序遍历原数组: 从数组末尾开始向前遍历，这是因为我们需要找的是每个温度后面第一次出现的更高温度，逆序遍历可以确保我们从后往前找到更高温度。

查找更高温度的索引: 对于每个温度，我们不需要遍历其后面的所有温度，而是直接查找辅助数组 next 中大于当前温度的最小索引值，即下一个更高温度的索引。

通过这种方法，我们只需要一次遍历原数组，时间复杂度为 O(n)，大大提高了效率。

Java示例

    public static int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
        int length = temperatures.length;
        int[] ans = new int[length]; // 用于存储结果的数组
        int[] next = new int[101]; // 辅助数组，用于存储下一个更暖和的温度的索引

        // 初始化辅助数组为最大值，表示没有更暖和的温度
        Arrays.fill(next, Integer.MAX_VALUE);

        // 从数组末尾开始遍历
        for (int i = length - 1; i >= 0; --i) {
            int warmerIndex = Integer.MAX_VALUE; // 用于记录下一个更暖和的温度的索引, 初始值设为 Integer.MAX_VALUE，表示初始情况下没有更高温度。

            // 遍历当前温度之后的所有可能温度，最高温度不会超过 100
            for (int t = temperatures[i] + 1; t <= 100; ++t) {
                if (next[t] < warmerIndex) { //找到了比当前温度更高的温度，并且它的索引比之前记录的更高温度索引还要小，就更新 warmerIndex。这样，warmerIndex 就始终记录着当前温度后面第一次出现更高温度的索引位置。
                    warmerIndex = next[t];   // 找到下一个更暖和的温度的索引
                }
            }

            // 如果找到了更暖和的温度，则计算等待的天数
            if (warmerIndex < Integer.MAX_VALUE) {
                ans[i] = warmerIndex - i;
            }

            // 更新辅助数组，将当前温度的索引存储在相应的位置
            next[temperatures[i]] = i;
        }

        return ans; // 返回结果数组
    }

复杂度分析

 

• 时间复杂度：O(nm)，其中 n 是温度列表的长度，m 是数组 next 的长度，在本题中温度不超过 100，所以 m 的值为 100。反向遍历温度列表一遍，对于温度列表中的每个值，都要遍历数组 next 一遍。
• 空间复杂度：O(m)，其中 m 是数组 next 的长度。除了返回值以外，需要维护长度为 m 的数组 next 记录每个温度第一次出现的下标位置。

方法三：单调栈

​​​​​​​

import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;

class Solution {
    public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
        // 创建一个数组用于存储结果，长度与温度数组相同
        int[] ans = new int[temperatures.length];
        // 创建一个栈用于存储温度数组的索引
        Deque<Integer> stack = new LinkedList<>();
        // 遍历温度数组
        for(int i = 0; i < temperatures.length; ++i){
            // 如果栈不为空并且当前温度大于栈顶温度
            while(!stack.isEmpty() && temperatures[stack.peek()] < temperatures[i]){
                // 弹出栈顶索引，计算等待天数并记录到结果数组中
                int preIndex = stack.pop();
                ans[preIndex] = i - preIndex;
            }
            // 将当前索引入栈
            stack.push(i);
        }
        // 返回结果数组
        return  ans;
    }
}

时间复杂度：O(n)，其中 nnn 是温度列表的长度。正向遍历温度列表一遍，对于温度列表中的每个下标，最多有一次进栈和出栈的操作。

空间复杂度：O(n)O，其中 nnn 是温度列表的长度。需要维护一个单调栈存储温度列表中的下标。

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