金华大企业网站建设有哪些,架设网站,工作服定制厂家,网站制作建设有哪些目录单调栈知识402. 移掉K位数字1673. 找出最具竞争力的子序列316. 去除重复字母#xff08;1081. 不同字符的最小子序列#xff09;321. 拼接最大数单调栈知识 单调栈就是一个内部元素有序的栈#xff08;大-小 or 小-大#xff09;#xff0c;但是只用到它的一… 目录单调栈知识402. 移掉K位数字1673. 找出最具竞争力的子序列316. 去除重复字母1081. 不同字符的最小子序列321. 拼接最大数 单调栈知识 单调栈就是一个内部元素有序的栈大-小 or 小-大但是只用到它的一端。 核心代码摘自C | 图解算法 | 这个单调栈不一般 insert x while (!sta.empty() sta.top()x)sta.pop() sta.push(x)单调栈只能在栈顶操作. 单调栈可以解决的问题 1、找到一个序列的字典序最小的序列(序列元素位置不可移动) 2、最基础的应用就是给定一组数针对每个数寻找它和它右边第一个比它大的数之间有多少个数。 3、给定一序列寻找某一子序列使得子序列中的最小值乘以子序列的长度最大。 4、给定一序列寻找某一子序列使得子序列中的最小值乘以子序列所有元素和最大。 参考有关文章 一招吃遍力扣四道题妈妈再也不用担心我被套路啦 单调栈的介绍以及一些基本性质 下面是刷题代码 402. 移掉K位数字 402. 移掉K位数字 class Solution { public:string removeKdigits(string num, int k) {vectorchar st;string result;for(int i 0; i num.size(); i){while(st.size() 0 st.back() num[i] k 0){st.pop_back();k--;}//否则进行st.push_back(num[i]);}//考虑到所有情况之后还有k剩余但是此时字符是单调递减的需要将末尾的字符进行去除while(k 0){st.pop_back();k--;}//去除前导0int j;for(j0; j st.size(); j){if(st[j] ! 0) break;}for(int i j; i st.size() ; i){result st[i];}//如果最后结果为空返回0即可if(result.size() 0) return 0;return result;} };1673. 找出最具竞争力的子序列 1673. 找出最具竞争力的子序列 class Solution { public:vectorint mostCompetitive(vectorint nums, int k) {vectorint st;int remain nums.size() - k;for(int i 0; i nums.size(); i){while(st.size() 0 st.back() nums[i] remain 0){st.pop_back();remain--;}//否则进行st.push_back(nums[i]);}while(remain 0){st.pop_back();remain--;}return st;} };316. 去除重复字母1081. 不同字符的最小子序列 316. 去除重复字母 错误代码没考虑包含text中所有不同的字符一次。 所以出现结果只是不含相同字符的字典序最小的子序列 class Solution { public:string smallestSubsequence(string s) {vectorchar st;int hash[26]{0};for(int i 0; i s.size(); i){//如果元素大于栈顶元素并且这个元素没有出现过则插入if(st.size() 0 || (st.back() s[i] hash[s[i]-a] 0)){st.push_back(s[i]);hash[s[i]-a] 1;//cout st.back() endl;}else{//如果这个元素小于栈顶元素并且这个元素没有出现过那么我们就删除栈顶元素插入这个元素while(st.size() 0 s[i] st.back() hash[s[i]-a] 0){//被删除的栈顶元素对应的hash也需要清除hash[st.back()-a] 0;st.pop_back();//cout st.back() endl;}st.push_back(s[i]);hash[s[i]-a] 1;}//如果这个元素已经出现过了那么不做任何操作}string result;//将vector元素转化为stringfor(int i 0; i st.size(); i){result st[i];}return result;} };正确代码 class Solution { public:string smallestSubsequence(string s) {vectorchar st;int hash[26]{0};int cnt_s[26]{0};for(int i 0; i s.size() ; i){cnt_s[s[i] - a] 1;}for(int i 0; i s.size(); i){cnt_s[s[i] - a] - 1;if(hash[s[i] - a] 1) continue;while(st.size() 0){if(st.back() s[i] cnt_s[st.back() - a] 0){hash[st.back() - a] 0;st.pop_back();}elsebreak;}st.push_back(s[i]);hash[s[i] - a] 1;}string result;//将vector元素转化为stringfor(int i 0; i st.size(); i){result st[i];}return result;} };321. 拼接最大数 321. 拼接最大数 1、将k拆分为xy格子找nums1nums2对应的xy长度的最有竞争力的子序列(如果x,y大于任意数组长度则pass这个解法) 2、对xyk的对应的两个子序列进行合并 3、对合并后的每个子序列进行比较找到最终结果. 4、补充一下比较的规则从序列的第一个开始比较返回对应位的较小的序列。 5、合并的规则也需要注意并不能用简单的双指针比较,需要注意到当前数相同的情况还要往后比较才能选择出我们我们送入的数 哪个大取哪个当前位置相同就继续比较下一位。这个比较的过程和比较函数有重复的操作所以我们需要将比较函数做一下修改保证在合并比较的时候也能使用。 compare函数从两个index开始对比如果nums1顺位大于nums2返回值大于0。 有个序列是另一个序列的子序列这时我们选择较长的序列。 int compare(vectorint nums1,int index1, vectorint nums2,int index2){int n nums1.size();int m nums2.size();while(index1 n index2 m){int difference nums1[index1] - nums2[index2];//如果不相同返回nums1与nums2的差值if (difference ! 0) {return difference;}//如果相同比较下一位index1;index2;}//如果比较到这个时候还没结果说明有个序列是另一个序列的子序列这时我们选择较长的序列return (n - index1) - (m - index2);}合并函数 每次将顺位比较中较大的nums中对应的index送入result数组中。 vectorint merge(vectorint nums1, vectorint nums2){int x nums1.size();int y nums2.size();vectorint result(x y,0);int index1 0, index2 0;if(x 0) return nums2;else if( y 0) return nums1;//此时需要进行比较,从头开始比较for(int i 0; i x y; i){if(compare(nums1,index1,nums2,index2) 0){result[i] nums1[index1];index1;}else{result[i] nums2[index2];index2;}}return result;}最终代码 class Solution { private://function1找出最具竞争力的子序列/*给你一个整数数组 nums 和一个正整数 k 返回长度为 k 且最具 竞争力 的 nums 子序列。*/vectorint mostCompetitive(vectorint nums, int k) {vectorint st;int remain nums.size() - k;for(int i 0; i nums.size(); i){while(st.size() 0 st.back() nums[i] remain 0){st.pop_back();remain--;}//否则进行st.push_back(nums[i]);}while(remain 0){st.pop_back();remain--;}return st;}vectorint merge(vectorint nums1, vectorint nums2){int x nums1.size();int y nums2.size();vectorint result(x y,0);int index1 0, index2 0;if(x 0) return nums2;else if( y 0) return nums1;//此时需要进行比较,从头开始比较for(int i 0; i x y; i){if(compare(nums1,index1,nums2,index2) 0){result[i] nums1[index1];index1;}else{result[i] nums2[index2];index2;}}return result;}int compare(vectorint nums1,int index1, vectorint nums2,int index2){int n nums1.size();int m nums2.size();while(index1 n index2 m){int difference nums1[index1] - nums2[index2];//如果不相同返回nums1与nums2的差值if (difference ! 0) {return difference;}//如果相同比较下一位index1;index2;}//如果比较到这个时候还没结果说明有个序列是另一个序列的子序列这时我们选择较长的序列return (n - index1) - (m - index2);} public:vectorint maxNumber(vectorint nums1, vectorint nums2, int k) {int n nums1.size();int m nums2.size();//用来放最终结果vectorint maxSubsequence(k,0);vectorint cur_maxSubsequence(k,0);//【1】将k拆分为xy格子找nums1nums2对应的xy长度的最有竞争力的子序列for(int x 0; x n; x){int y k - x;//如果x,y大于任意数组长度则pass这个解法)if(y m || y 0 || x 0 || x n) continue;vectorint maxSubsequence1 mostCompetitive(nums1,x);vectorint maxSubsequence2 mostCompetitive(nums2,y);//【2】对xyk的对应的两个子序列进行合并cur_maxSubsequence merge(maxSubsequence1,maxSubsequence2);//【3】if(compare(cur_maxSubsequence,0,maxSubsequence,0) 0)maxSubsequence cur_maxSubsequence;}return maxSubsequence;} };