题目描述
给你两个 非递增 的整数数组 nums1
和 nums2
,数组下标均 从 0 开始 计数。
下标对 (i, j)
中 0 <= i < nums1.length
且 0 <= j < nums2.length
。如果该下标对同时满足 i <= j
且 nums1[i] <= nums2[j]
,则称之为 有效 下标对,该下标对的 距离 为 j - i
。
返回所有 有效 下标对 (i, j)
中的 最大距离 。如果不存在有效下标对,返回 0
。
一个数组 arr
,如果每个 1 <= i < arr.length
均有 arr[i-1] >= arr[i]
成立,那么该数组是一个 非递增 数组。
示例 1:
输入:nums1 = [55,30,5,4,2], nums2 = [100,20,10,10,5]
输出:2
解释:有效下标对是 (0,0), (2,2), (2,3), (2,4), (3,3), (3,4) 和 (4,4) 。
最大距离是 2 ,对应下标对 (2,4) 。
示例 2:
输入:nums1 = [2,2,2], nums2 = [10,10,1]
输出:1
解释:有效下标对是 (0,0), (0,1) 和 (1,1) 。
最大距离是 1 ,对应下标对 (0,1) 。
示例 3:
输入:nums1 = [30,29,19,5], nums2 = [25,25,25,25,25]
输出:2
解释:有效下标对是 (2,2), (2,3), (2,4), (3,3) 和 (3,4) 。
最大距离是 2 ,对应下标对 (2,4) 。
提示:
1 <= nums1.length <= 105
1 <= nums2.length <= 105
1 <= nums1[i], nums2[j] <= 105
nums1
和 nums2
都是 非递增 数组
解法
方法一:二分查找
假设 $nums1$, $nums2$ 的长度分别为 $m$ 和 $n$。
遍历数组 $nums1$,对于每个数字 $nums1[i]$,二分查找 $nums2$ 在 $[i,n)$ 范围内的数字,找到最后一个大于等于 $nums1[i]$ 的位置 $j$,计算此位置与 $i$ 的距离,并更新最大距离值 $ans$。
时间复杂度 $O(m \times \log n)$,其中 $m$ 和 $n$ 分别为 $nums1$ 和 $nums2$ 的长度。空间复杂度 $O(1)$。
| class Solution:
def maxDistance(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
ans = 0
nums2 = nums2[::-1]
for i, v in enumerate(nums1):
j = len(nums2) - bisect_left(nums2, v) - 1
ans = max(ans, j - i)
return ans
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19 | class Solution {
public int maxDistance(int[] nums1, int[] nums2) {
int ans = 0;
int m = nums1.length, n = nums2.length;
for (int i = 0; i < m; ++i) {
int left = i, right = n - 1;
while (left < right) {
int mid = (left + right + 1) >> 1;
if (nums2[mid] >= nums1[i]) {
left = mid;
} else {
right = mid - 1;
}
}
ans = Math.max(ans, left - i);
}
return ans;
}
}
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12 | class Solution {
public:
int maxDistance(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int ans = 0;
reverse(nums2.begin(), nums2.end());
for (int i = 0; i < nums1.size(); ++i) {
int j = nums2.size() - (lower_bound(nums2.begin(), nums2.end(), nums1[i]) - nums2.begin()) - 1;
ans = max(ans, j - i);
}
return ans;
}
};
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18 | func maxDistance(nums1 []int, nums2 []int) int {
ans, n := 0, len(nums2)
for i, num := range nums1 {
left, right := i, n-1
for left < right {
mid := (left + right + 1) >> 1
if nums2[mid] >= num {
left = mid
} else {
right = mid - 1
}
}
if ans < left-i {
ans = left - i
}
}
return ans
}
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19 | function maxDistance(nums1: number[], nums2: number[]): number {
let ans = 0;
let m = nums1.length;
let n = nums2.length;
for (let i = 0; i < m; ++i) {
let left = i;
let right = n - 1;
while (left < right) {
const mid = (left + right + 1) >> 1;
if (nums2[mid] >= nums1[i]) {
left = mid;
} else {
right = mid - 1;
}
}
ans = Math.max(ans, left - i);
}
return ans;
}
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21 | impl Solution {
pub fn max_distance(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
let m = nums1.len();
let n = nums2.len();
let mut res = 0;
for i in 0..m {
let mut left = i;
let mut right = n;
while left < right {
let mid = left + (right - left) / 2;
if nums2[mid] >= nums1[i] {
left = mid + 1;
} else {
right = mid;
}
}
res = res.max((left - i - 1) as i32);
}
res
}
}
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24 | /**
* @param {number[]} nums1
* @param {number[]} nums2
* @return {number}
*/
var maxDistance = function (nums1, nums2) {
let ans = 0;
let m = nums1.length;
let n = nums2.length;
for (let i = 0; i < m; ++i) {
let left = i;
let right = n - 1;
while (left < right) {
const mid = (left + right + 1) >> 1;
if (nums2[mid] >= nums1[i]) {
left = mid;
} else {
right = mid - 1;
}
}
ans = Math.max(ans, left - i);
}
return ans;
};
|
方法二:双指针
在方法一中,我们只利用到 $nums2$ 是非递增数组这一条件,实际上,$nums1$ 也是非递增数组,我们可以用双指针 $i$ 和 $j$ 来遍历 $nums1$ 和 $nums2$。
时间复杂度 $O(m+n)$,其中 $m$ 和 $n$ 分别为 $nums1$ 和 $nums2$ 的长度。空间复杂度 $O(1)$。
| class Solution:
def maxDistance(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
m, n = len(nums1), len(nums2)
ans = i = j = 0
while i < m:
while j < n and nums1[i] <= nums2[j]:
j += 1
ans = max(ans, j - i - 1)
i += 1
return ans
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13 | class Solution {
public int maxDistance(int[] nums1, int[] nums2) {
int m = nums1.length, n = nums2.length;
int ans = 0;
for (int i = 0, j = 0; i < m; ++i) {
while (j < n && nums1[i] <= nums2[j]) {
++j;
}
ans = Math.max(ans, j - i - 1);
}
return ans;
}
}
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14 | class Solution {
public:
int maxDistance(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int m = nums1.size(), n = nums2.size();
int ans = 0;
for (int i = 0, j = 0; i < m; ++i) {
while (j < n && nums1[i] <= nums2[j]) {
++j;
}
ans = max(ans, j - i - 1);
}
return ans;
}
};
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13 | func maxDistance(nums1 []int, nums2 []int) int {
m, n := len(nums1), len(nums2)
ans := 0
for i, j := 0, 0; i < m; i++ {
for j < n && nums1[i] <= nums2[j] {
j++
}
if ans < j-i-1 {
ans = j - i - 1
}
}
return ans
}
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12 | function maxDistance(nums1: number[], nums2: number[]): number {
let ans = 0;
const m = nums1.length;
const n = nums2.length;
for (let i = 0, j = 0; i < m; ++i) {
while (j < n && nums1[i] <= nums2[j]) {
j++;
}
ans = Math.max(ans, j - i - 1);
}
return ans;
}
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15 | impl Solution {
pub fn max_distance(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
let m = nums1.len();
let n = nums2.len();
let mut res = 0;
let mut j = 0;
for i in 0..m {
while j < n && nums1[i] <= nums2[j] {
j += 1;
}
res = res.max((j - i - 1) as i32);
}
res
}
}
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17 | /**
* @param {number[]} nums1
* @param {number[]} nums2
* @return {number}
*/
var maxDistance = function (nums1, nums2) {
let ans = 0;
const m = nums1.length;
const n = nums2.length;
for (let i = 0, j = 0; i < m; ++i) {
while (j < n && nums1[i] <= nums2[j]) {
j++;
}
ans = Math.max(ans, j - i - 1);
}
return ans;
};
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