数组(九)-- LC[316]&[321]&[402] 去除重复字母

1 移掉 K 位数字

1.1 题目描述

        题目链接:https://leetcode.cn/problems/remove-k-digits/

1.2 思路分析

        这道题让我们从一个字符串数字中删除 k 个数字,使得剩下的数最小。也就说,我们要保持原来的数字的相对位置不变。

        以题目中的 n u m = 1432219 , k = 3 num = 1432219,k = 3 num=1432219k=3 为例,我们需要返回一个长度为 4 的字符串,问题在于: 我们怎么才能求出这四个位置依次是什么呢?

        暴力法的话,我们需要枚举 C n ( n − k ) C_n^(n - k) Cn(nk) 种序列(其中 n n n 为数字长度),并逐个比较最大。这个时间复杂度是指数级别的,必须进行优化。

        一个思路是:

  • 从左到右遍历
  • 对于每一个遍历到的元素,我们决定是丢弃还是保留

        问题的关键是:我们怎么知道,一个元素是应该保留还是丢弃呢?

        这里有一个前置知识:对于两个数 123a456 和 123b456,如果 a > b, 那么数字 123a456 大于 数字 123b456,否则数字 123a456 小于等于数字 123b456。也就说,两个相同位数的数字大小关系取决于第一个不同的数的大小。

        因此我们的思路就是:

  • 从左到右遍历
  • 对于遍历到的元素,我们选择保留。
  • 但是我们可以选择性丢弃前面相邻的元素。
  • 丢弃与否的依据如上面的前置知识中阐述中的方法。

        以题目中的 n u m = 1432219 , k = 3 num = 1432219,k = 3 num=1432219k=3 为例的图解过程如下:

        由于没有左侧相邻元素,因此没办法丢弃。

        由于 4 比左侧相邻的 1 大。如果选择丢弃左侧的 1,那么会使得剩下的数字更大(开头的数从 1 变成了 4)。因此我们仍然选择不丢弃。

        由于 3 比左侧相邻的 4 小。 如果选择丢弃左侧的 4,那么会使得剩下的数字更小(开头的数从 4 变成了 3)。因此我们选择丢弃。

        后面的思路类似,这里就不继续分析啦。

        然而需要注意的是,如果给定的数字是一个单调递增的数字,那么我们的算法会永远选择不丢弃。这个题目中要求的,我们要永远确保丢弃 k 个矛盾。

        一个简单的思路就是:

  • 每次丢弃一次,k 减去 1。当 k 减到 0 ,我们可以提前终止遍历。
  • 而当遍历完成,如果 k 仍然大于 0。不妨假设最终还剩下 x 个需要丢弃,那么我们需要选择删除末尾 x 个元素。

        上面的思路可行,但是稍显复杂。

        我们需要把思路逆转过来。刚才我的关注点一直是丢弃,题目要求我们丢弃 k 个。反过来说,不就是让我们保留 n − k n - k nk 个元素么?其中 n 为数字长度。 那么我们只需要按照上面的方法遍历完成之后,再截取前 n − k n - k nk 个元素即可。

        按照上面的思路,我们来选择数据结构。由于我们需要保留和丢弃相邻的元素,因此使用栈这种在一端进行添加和删除的数据结构是再合适不过了,我们来看下代码实现。

class Solution(object):
    def removeKdigits(self, num, k):
        stack = []
        remain = len(num) - k
        for digit in num:               # 构建单调递增的数字串
            while k and stack and stack[-1] > digit:
                stack.pop()
                k -= 1
            stack.append(digit)
        return ''.join(stack[:remain]).lstrip('0') or '0'      

        提示: 如果题目改成求删除 k 个字符之后的最大数,我们只需要将 stack[-1] > digit 中的大于号改成小于号即可

2 去除重复字母

2.1 题目描述

        题目链接:https://leetcode.cn/problems/remove-duplicate-letters/

2.2 思路分析

        与上面题目不同,这道题没有一个全局的删除次数 k。而是对于每一个在字符串 s 中出现的字母 c 都有一个 k 值。这个 k 是 c 出现次数 - 1。

        沿用上面的知识的话,我们首先要做的就是计算每一个字符的 k,可以用一个字典来描述这种关系,其中 key 为 字符 c,value 为其出现的次数。

        具体算法:

  • 建立一个字典。其中 key 为 字符 c,value 为其出现的剩余次数。
  • 从左往右遍历字符串,每次遍历到一个字符,其剩余出现次数 - 1.
  • 对于每一个字符,如果其对应的剩余出现次数大于 1,我们可以选择丢弃(也可以选择不丢弃),否则不可以丢弃。
  • 是否丢弃的标准和上面题目类似。如果栈中相邻的元素字典序更大,那么我们选择丢弃相邻的栈中的元素。

        还记得上面题目的边界条件么?如果栈中剩下的元素大于 n − k n−k nk,我们选择截取前 n − k n - k nk 个数字。然而本题中的 k 是分散在各个字符中的,因此这种思路不可行的。

        不过不必担心。由于题目是要求只出现一次。我们可以在遍历的时候简单地判断其是否在栈上即可。

class Solution:
    def removeDuplicateLetters(self, s) -> int:
        stack = []
        remain_counter = collections.Counter(s)

        for c in s:
            if c not in stack:
                while stack and c < stack[-1] and  remain_counter[stack[-1]] > 0:
                    stack.pop()
                stack.append(c)
            remain_counter[c] -= 1
        return ''.join(stack)

        查询给定字符是否在一个序列中存在的方法。根本上来说,有两种可能:

  • 有序序列: 可以二分法,时间复杂度大致是 O ( N ) O(N) O(N)
  • 无序序列: 可以使用遍历的方式,最坏的情况下时间复杂度为 O ( N ) O(N) O(N)。我们也可以使用空间换时间的方式,使用 N N N 的空间 换取 O ( 1 ) O(1) O(1) 的时间复杂度。
    由于本题中的 stack 并不是有序的,因此我们的优化点考虑空间换时间。而由于每种字符仅可以出现一次,这里使用 hashset 即可。
class Solution:
    def removeDuplicateLetters(self, s) -> int:
        stack = []
        seen = set()
        remain_counter = collections.Counter(s)

        for c in s:
            if c not in seen:
                while stack and c < stack[-1] and  remain_counter[stack[-1]] > 0:
                    seen.discard(stack.pop())
                seen.add(c)
                stack.append(c)
            remain_counter[c] -= 1
        return ''.join(stack)

3 拼接最大数

3.1 题目描述

        题目链接:https://leetcode.cn/problems/create-maximum-number/

3.2 思路分析

        和第一道题类似,只不不过这一次是两个数组,而不是一个,并且是求最大数。

        最大最小是无关紧要的,关键在于是两个数组,并且要求从两个数组选取的元素个数加起来一共是 k。

        然而在一个数组中取 k 个数字,并保持其最小(或者最大),我们已经会了。但是如果问题扩展到两个,会有什么变化呢?

        实际上,问题本质并没有发生变化。 假设我们从 nums1 中取了 k1 个,从 num2 中取了 k2 个,其中 k1 + k2 = k。而 k1 和 k2 这 两个子问题我们是会解决的。由于这两个子问题是相互独立的,因此我们只需要分别求解,然后将结果合并即可。

        假如 k1 和 k2 个数字,已经取出来了。那么剩下要做的就是将这个长度分别为 k1 和 k2 的数字,合并成一个长度为 k 的数组合并成一个最大的数组。

        以题目的 nums1 = [3, 4, 6, 5] nums2 = [9, 1, 2, 5, 8, 3] k = 5 为例。 假如我们从 num1 中取出 1 个数字,那么就要从 nums2 中取出 4 个数字。

        运用第一题的方法,我们计算出应该取 nums1 的 [6],并取 nums2 的 [9,5,8,3]。 如何将 [6] 和 [9,5,8,3],使得数字尽可能大,并且保持相对位置不变呢?

        实际上这个过程有点类似归并排序中的治,而上面我们分别计算 num1 和 num2 的最大数的过程类似归并排序中的分。

        我们将从 num1 中挑选的 k1 个数组成的数组称之为 A,将从 num2 中挑选的 k2 个数组成的数组称之为 B,

def merge(A, B):
    ans = []
    while A or B:
        bigger = A if A > B else B
        ans.append(bigger[0])
        bigger.pop(0)
    return ans

        这里需要说明一下。 在很多编程语言中:如果 A 和 B 是两个数组,当前仅当 A 的首个元素字典序大于 B 的首个元素,A > B 返回 true,否则返回 false。比如:

A = [1,2]
B = [2]
A < B # True

A = [1,2]
B = [1,2,3]
A < B # False

        以合并 [6] 和 [9,5,8,3] 为例,图解过程如下:

        具体算法:

  • 从 nums1 中 取 m i n ( i , l e n ( n u m s 1 ) ) min(i, len(nums1)) min(i,len(nums1))个数形成新的数组 A(取的逻辑同第一题),其中 i i i 等于 0,1,2, … k。
  • 从 nums2 中 对应取 m i n ( j , l e n ( n u m s 2 ) ) min(j, len(nums2)) min(j,len(nums2)) 个数形成新的数组 B(取的逻辑同第一题),其中 j j j 等于 k − i k - i ki
  • 将 A 和 B 按照上面的 merge 方法合并

        上面我们暴力了 k 种组合情况,我们只需要将 k 种情况取出最大值即可。

class Solution:
    def maxNumber(self, nums1, nums2, k):

        def pick_max(nums, k):
            stack = []
            drop = len(nums) - k
            for num in nums:
                while drop and stack and stack[-1] < num:
                    stack.pop()
                    drop -= 1
                stack.append(num)
            return stack[:k]

        def merge(A, B):
            ans = []
            while A or B:
                bigger = A if A > B else B
                ans.append(bigger[0])
                bigger.pop(0)
            return ans

        return max(merge(pick_max(nums1, i), pick_max(nums2, k-i)) for i in range(k+1) if i <= len(nums1) and k-i <= len(nums2))

小结

        这四道题都是删除或者保留若干个字符,使得剩下的数字最小(或最大)或者字典序最小(或最大)。而解决问题的前提是要有一定数学前提。而基于这个数学前提,我们贪心地删除栈中相邻的字符。如果你会了这个套路,那么这四个题目应该都可以轻松解决。


参考

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