当前位置: 首页 > news >正文

LeetCode_31_中等_下一个排列

文章目录

  • 1. 题目
  • 2. 思路及代码实现详解(Python)
    • 2.1 两遍扫描


1. 题目

整数数组的一个 排列 就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。

例如, a r r = [ 1 , 2 , 3 ] arr = [1,2,3] arr=[1,2,3] ,以下这些都可以视作 a r r arr arr 的排列: [ 1 , 2 , 3 ] 、 [ 1 , 3 , 2 ] 、 [ 3 , 1 , 2 ] 、 [ 2 , 3 , 1 ] [1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1] [1,2,3][1,3,2][3,1,2][2,3,1]。整数数组的 下一个排列 是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中,那么数组的 下一个排列 就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的排列,那么这个数组必须重排为字典序最小的排列(即,其元素按升序排列)。

  • 例如, a r r = [ 1 , 2 , 3 ] arr = [1,2,3] arr=[1,2,3] 的下一个排列是 [ 1 , 3 , 2 ] [1,3,2] [1,3,2]
  • 类似地, a r r = [ 2 , 3 , 1 ] arr = [2,3,1] arr=[2,3,1] 的下一个排列是 [ 3 , 1 , 2 ] [3,1,2] [3,1,2]
  • a r r = [ 3 , 2 , 1 ] arr = [3,2,1] arr=[3,2,1] 的下一个排列是 [ 1 , 2 , 3 ] [1,2,3] [1,2,3] ,因为 [ 3 , 2 , 1 ] [3,2,1] [3,2,1] 不存在一个字典序更大的排列。

给你一个整数数组 n u m s nums nums ,找出 n u m s nums nums 的下一个排列。

必须 原地 修改,只允许使用额外常数空间。

示例 1:

输入: n u m s = [ 1 , 2 , 3 ] nums = [1,2,3] nums=[1,2,3]
输出: [ 1 , 3 , 2 ] [1,3,2] [1,3,2]

示例 2:

输入: n u m s = [ 3 , 2 , 1 ] nums = [3,2,1] nums=[3,2,1]
输出: [ 1 , 2 , 3 ] [1,2,3] [1,2,3]

示例 3:

输入: n u m s = [ 1 , 1 , 5 ] nums = [1,1,5] nums=[1,1,5]
输出: [ 1 , 5 , 1 ] [1,5,1] [1,5,1]


提示

  • 1 < = n u m s . l e n g t h < = 100 1 <= nums.length <= 100 1<=nums.length<=100
  • 0 < = n u m s [ i ] < = 100 0 <= nums[i] <= 100 0<=nums[i]<=100

2. 思路及代码实现详解(Python)

本题要求实现一个算法,将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。

以数字序列 [ 1 , 2 , 3 ] [1,2,3] [1,2,3] 为例,其排列按照字典序依次为:

[ 1 , 2 , 3 ] [ 1 , 3 , 2 ] [ 2 , 1 , 3 ] [ 2 , 3 , 1 ] [ 3 , 1 , 2 ] [ 3 , 2 , 1 ] \begin{aligned} [1,2,3]\\ [1,3,2]\\ [2,1,3]\\ [2,3,1]\\ [3,1,2]\\ [3,2,1] \end{aligned} [1,2,3][1,3,2][2,1,3][2,3,1][3,1,2][3,2,1]

这样,排列 [ 2 , 3 , 1 ] [2,3,1] [2,3,1] 的下一个排列即为 [ 3 , 1 , 2 ] [3,1,2] [3,1,2]。特别的,最大的排列 [ 3 , 2 , 1 ] [3,2,1] [3,2,1] 的下一个排列为最小的排列 [ 1 , 2 , 3 ] [1,2,3] [1,2,3]

2.1 两遍扫描

注意到下一个排列总是比当前排列要大,除非该排列已经是最大的排列。我们希望找到一种方法,能够找到一个大于当前序列的新序列,且变大的幅度尽可能小。具体地:

  1. 我们需要将一个左边的「较小数」与一个右边的「较大数」交换,以能够让当前排列变大,从而得到下一个排列。

  2. 同时我们要让这个「较小数」尽量靠右,而「较大数」尽可能小。当交换完成后,「较大数」右边的数需要按照升序重新排列。这样可以在保证新排列大于原来排列的情况下,使变大的幅度尽可能小。

以排列 [ 4 , 5 , 2 , 6 , 3 , 1 ] [4,5,2,6,3,1] [4,5,2,6,3,1] 为例:

  • 我们能找到的符合条件的一对「较小数」与「较大数」的组合为 2 2 2 3 3 3,满足「较小数」尽量靠右,而「较大数」尽可能小,这里的「较大数」要比「较小数」大,且增大幅度尽量小,从右向左找到第一个非增的值即为「较小数」。

  • 当我们完成交换后排列变为 [ 4 , 5 , 3 , 6 , 2 , 1 ] [4,5,3,6,2,1] [4,5,3,6,2,1],此时我们可以重排「较小数」右边的序列,序列变为 [ 4 , 5 , 3 , 1 , 2 , 6 ] [4,5,3,1,2,6] [4,5,3,1,2,6]

具体地,我们这样描述该算法,对于长度为 n n n 的排列 a a a

  1. 首先从后向前查找第一个顺序对 ( i , i + 1 ) (i,i+1) (i,i+1),满足 a [ i ] < a [ i + 1 ] a[i]<a[i+1] a[i]<a[i+1]。这样「较小数」即为 a [ i ] a[i] a[i]。此时 [ i + 1 , n ) [i+1,n) [i+1,n) 必然是下降序列。

  2. 如果找到了顺序对,那么在区间 [ i + 1 , n ) [i+1,n) [i+1,n) 中从后向前查找第一个元素 j j j 满足 a [ i ] < a [ j ] a[i]<a[j] a[i]<a[j]。这样「较大数」即为 a [ j ] a[j] a[j],且显然 a [ j − 1 ] ≥ a [ j ] > a [ i ] ≥ a [ j + 1 ] a[j-1]\geq a[j]>a[i]\geq a[j+1] a[j1]a[j]>a[i]a[j+1],这保证了「较大数」向前交换后,右边的序列仍旧是以降序排列的。

  3. 交换 a [ i ] a[i] a[i] a [ j ] a[j] a[j],此时区间 [ i + 1 , n ) [i+1,n) [i+1,n) 仍为降序。我们可以直接使用双指针反转区间 [ i + 1 , n ) [i+1,n) [i+1,n) 使其变为升序,而无需对该区间进行排序。

该算法在最坏情况下,找到「较小数」需要经过给定序列长度 N N N 的次数的比较,以及进行的反转操作也是 N N N 量级的计算复杂度,因此总的时间渐进复杂度为 O ( N ) O(N) O(N);而空间复杂度为仅存放待交换整数的索引位置,复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)

class Solution:def nextPermutation(self, nums: List[int]) -> None:i = len(nums) - 2while i >= 0 and nums[i] >= nums[i + 1]:i -= 1if i >= 0:j = len(nums) - 1while j >= 0 and nums[i] >= nums[j]:j -= 1nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]left, right = i + 1, len(nums) - 1while left < right:nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]left += 1right -= 1

执行用时:29 ms
消耗内存:16.40 MB

题解来源:力扣官方题解

相关文章:

LeetCode_31_中等_下一个排列

文章目录 1. 题目2. 思路及代码实现详解&#xff08;Python&#xff09;2.1 两遍扫描 1. 题目 整数数组的一个 排列 就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。 例如&#xff0c; a r r [ 1 , 2 , 3 ] arr [1,2,3] arr[1,2,3] &#xff0c;以下这些都可以视作 a r r arr arr…...

huggingface的transformers训练gpt

目录 1.原理 2.安装 3.运行 ​编辑 4.数据集 ​编辑 4.代码 4.1 model init​编辑 forward&#xff1a; 总结&#xff1a; 关于loss和因果语言模型&#xff1a; ​编辑 交叉熵&#xff1a;​编辑 记录一下transformers库训练gpt的过程。 transformers/examples/…...

第六十一回 放冷箭燕青救主 劫法场石秀跳楼-编译安装飞桨paddlepaddle@openKylin+RISCV

卢俊义在水里被张顺抓住&#xff0c;用轿子抬到了梁山。宋江等人下马跪在地上迎接&#xff0c;请他坐第一把交椅。卢俊义宁死不从&#xff0c;大家只好说留他在山寨几天&#xff0c;先让李固带着马车货物回去。吴用对李固说&#xff0c;你的主人已经答应坐第二把交椅了&#xf…...

白话讲人工智能、机器学习、深度学习

人工智能&#xff08;Artificial Intelligence&#xff0c;AI&#xff09; 定义&#xff1a; 想象一个聪明的机器人&#xff0c;它能思考、决策和学习&#xff0c;就像电影里的智能角色那样。人工智能就是努力打造这样的智能实体的学科&#xff0c;它试图模仿、扩展乃至超越人…...

ssm项目(tomcat项目),定时任务(每天运行一次)相同时间多次重复运行job 的bug

目录标题 一、原因 一、原因 debug本地调试没有出现定时任务多次运行的bug&#xff0c;上传到服务器就出现多次运行的bug。&#xff08;war的方式部署到tomcat&#xff09; 一开始我以为是代码原因&#xff0c;或者是linux和win环境不同运行定时任务的方式不一样。 但是自己…...

vue3 + ts +element-plus + vue-router + scss + axios搭建项目

本地环境&#xff1a; node版本&#xff1a;20.10.0 目录 一、搭建环境 二、创建项目 三、修改页面 四、封装路由vue-router 五、element-plus 六、安装scss 七、封装axios 一、搭建环境 1、安装vue脚手架 npm i -g vue/cli 2、查看脚手架版本 vue -V3、切换路径到需…...

二叉树试题解析

一、单项选择题 01.下列关于二叉树的说法中&#xff0c;正确的是( C ). A.度为2的有序树就是二叉树 B.含有n个结点的二叉树的高度为 C.在完全二叉树中&#xff0c;若一个结点没有左孩子&#xff0c;则它必是叶结点 D.含有n个结点的完全二叉树的高度为解析&#xff1a;A 二叉树…...

计算机服务器中了faust勒索病毒怎么办,faust勒索病毒解密工具流程

网络是一把利剑&#xff0c;可以方便企业开展各项工作业务&#xff0c;为企业提供极大的便利&#xff0c;但随着网络技术的不断发展与应用&#xff0c;网络数据安全威胁也在不断增加&#xff0c;给企业的正常生产运营带来了极大困扰&#xff0c;近日&#xff0c;云天数据恢复中…...

初次部署麒麟V10系统需要的配置,快速完成测试环境的搭建

配置麒麟V10 设置“root”登录密码 sudo su -passwd # 设置登录密码允许“root”远程登录 sudo vim /etc/ssh/sshd_configsshd_config # ↓↓↓↓修改的内容↓↓↓↓ PermitRootLogin yes # ↑↑↑↑修改的内容↑↑↑↑重启服务 sudo systemctl restart sshd允许通过图像界…...

DOcker in Docker 原理与实战代码详解

Docker in Docker&#xff08;DinD&#xff09;指的是在Docker容器内部运行另一个Docker守护进程和客户端。这种技术可以用于创建嵌套的Docker环境&#xff0c;例如在持续集成/持续部署&#xff08;CI/CD&#xff09;管道中构建和测试Docker镜像。然而&#xff0c;需要注意的是…...

公司系统中了.rmallox勒索病毒如何恢复数据?

早晨上班时刻&#xff1a; 当阳光逐渐洒满大地&#xff0c;城市的喧嚣开始涌动&#xff0c;某公司的员工们纷纷踏入办公大楼&#xff0c;准备开始新的一天的工作。他们像往常一样打开电脑&#xff0c;准备接收邮件、查看日程、浏览项目进展。 病毒悄然发作&#xff1a; 就在员…...

论文阅读:Forget-Me-Not: Learning to Forget in Text-to-Image Diffusion Models

Forget-Me-Not: Learning to Forget in Text-to-Image Diffusion Models 论文链接 代码链接 这篇文章提出了Forget-Me-Not (FMN)&#xff0c;用来消除文生图扩散模型中的特定内容。FMN的流程图如下&#xff1a; 可以看到&#xff0c;FMN的损失函数是最小化要消除的概念对应的…...

html5cssjs代码 036 CSS默认值

html5&css&js代码 036 CSS默认值 一、代码二、解释 CSS默认值&#xff08;也称为浏览器默认样式&#xff09;是指当HTML元素没有应用任何外部CSS样式时&#xff0c;浏览器自动为这些元素赋予的一组基本样式。这些样式是由浏览器的默认样式表&#xff08;User Agent sty…...

小米路由器4A千兆版刷回官方固件

原文链接&#xff1a;小米路由器4A千兆版刷回官方固件及修改SN绑定APP-小米无线路由器及小米网络设备-恩山无线论坛 (right.com.cn) 进入breed 由于openwrt工作不稳定&#xff0c;决定重新刷回官方固件。 由于当前路由器已经刷过breed&#xff0c;不再重新刷入。 如何刷入b…...

【Leetcode每日一题】 递归 - 两两交换链表中的节点(难度⭐)(38)

1. 题目解析 题目链接&#xff1a;24. 两两交换链表中的节点 这个问题的理解其实相当简单&#xff0c;只需看一下示例&#xff0c;基本就能明白其含义了。 2.算法原理 一、理解递归函数的含义 首先&#xff0c;我们需要明确递归函数的任务&#xff1a;给定一个链表&#xf…...

如何部署GPT模型至自有服务器:从零开始搭建你的智能聊天机器人

引言 GPT模型是自然语言处理领域的重要突破&#xff0c;它能够通过生成式的文本生成方式&#xff0c;实现与用户的智能交互。本文将详细介绍如何将GPT模型部署到自有服务器上&#xff0c;并编写一个基本的API接口来实现与聊天机器人的交互。 目录 引言 一、准备工作 首先&am…...

uniapp 之 一些常用方法的封装(页面跳转,页面传参等)

util.js 提示&#xff1a;permission.js是uniapp插件市场由官方DCloud_heavensoft提供的App权限判断和提示插件。 import permision from "/js_sdk/wa-permission/permission.js"/*** uni.toast 封装* param {String} msg toast 提示内容* param {Number} duration …...

flutter 单列选择器

引入 flutter_pickers: ^2.1.9 import package:flutter_pickers/pickers.dart; import package:flutter_pickers/style/default_style.dart; import package:flutter_pickers/style/picker_style.dart;List<String> _numberList [99,98,97,96,95,94,93,92,91,90,89,88,…...

管理类联考–复试–英文面试–问题–WhatWhyHow--纯英文汇总版

文章目录 Do you have any hobbies? What are you interested in? What do you usually do in your spare time? Could you tell me something about your family&#xff1f; Could you briefly introduce your family? What is your hometown like? Please tell me so…...

亮数据代理IP轻松解决爬虫数据采集痛点

文章目录 一、爬虫数据采集痛点二、为什么使用代理IP可以解决&#xff1f;2.1 爬虫和代理IP的关系2.2 使用代理IP的好处 一、爬虫数据采集痛点 爬虫数据采集可能会面临一些挑战和痛点&#xff0c;其中包括&#xff1a; 爬虫代码维护难&#xff1a;网站的结构可能会经常变化&am…...

Lampiao 靶场

Lampiao 靶场完整渗透解析一、靶场环境信息攻击机&#xff08;Kali&#xff09;IP&#xff1a;192.168.146.128靶机 IP&#xff1a;192.168.146.129目标&#xff1a;获取靶机 root 权限与 flag二、步骤 1&#xff1a;信息收集&#xff08;端口与服务扫描&#xff09;nmap -p- -…...

从社交关系到分子结构:图解GCN(图卷积网络)到底在‘看’什么?

从社交关系到分子结构&#xff1a;图解GCN&#xff08;图卷积网络&#xff09;到底在‘看’什么&#xff1f;想象一下&#xff0c;你刚搬到一个新社区&#xff0c;想快速了解周围的邻居。最直接的方式是什么&#xff1f;不是挨家挨户敲门&#xff0c;而是通过社区活动认识几位关…...

6款高效降AI率工具 改写实力出众

写论文时反复检测出的AI痕迹总让你提心吊胆&#xff1f;别担心&#xff0c;这里整理了6款真正好用的论文降AI率工具&#xff0c;堪称应对AI生成特征的“得力助手”。它们能有效识别并消除AI生成的痕迹&#xff0c;改写能力出众&#xff0c;帮你快速降低查重率&#xff0c;顺利通…...

[智能体-81]:工程化智能体 = 模型做脑力拆解 + 框架做流程落地。前者是决策者,后者是管理者,tools/function call是内部员工;mcp server是外部资源;

一、全角色人设 & 对应技术组件角色定位对应技术模块核心职责决策者&#xff08;脑力大脑&#xff09;大模型 LLM理解目标、任务拆解、逻辑判断、分支决策、内容生成&#xff0c;负责 “想方案、定步骤”管理者&#xff08;流程总管&#xff09;智能体编排框架&#xff08;…...

告别硬编码!在UE5.1里用蓝图动态配置MySQL连接参数(控件蓝图实战)

动态配置MySQL连接&#xff1a;UE5.1控件蓝图的工程化实践在游戏开发中&#xff0c;数据库连接往往是项目架构中不可或缺的一环。传统硬编码方式虽然简单直接&#xff0c;却带来了维护困难、安全性差、灵活性低等一系列问题。本文将深入探讨如何在UE5.1中构建一个完全动态化的M…...

CUDA并行计算与FSR框架优化实践

1. CUDA并行计算与FSR框架概述在GPU加速计算领域&#xff0c;CUDA&#xff08;Compute Unified Device Architecture&#xff09;作为NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型&#xff0c;已经成为高性能计算的事实标准。其核心设计理念是将计算任务分解为网格&#xff08;Grid&…...

用Python复现Nature论文:仅需100次循环数据,提前预测锂电池寿命(附完整代码与数据集)

用Python实战预测锂电池寿命&#xff1a;从数据特征到模型部署全解析锂电池作为现代能源存储的核心组件&#xff0c;其寿命预测一直是工业界和学术界关注的焦点。传统方法往往需要等待电池出现明显容量衰减才能进行判断&#xff0c;而最新研究表明&#xff0c;通过分析早期循环…...

在Node.js服务中集成Taotoken实现稳定的大模型能力调用

&#x1f680; 告别海外账号与网络限制&#xff01;稳定直连全球优质大模型&#xff0c;限时半价接入中。 &#x1f449; 点击领取海量免费额度 在Node.js服务中集成Taotoken实现稳定的大模型能力调用 对于需要在后端服务中集成AI功能的Node.js开发者而言&#xff0c;直接对接…...

基于PGA2311的树莓派Hi-Fi模拟音量控制器设计与实现

1. 项目概述&#xff1a;为树莓派DAC打造的高品质模拟音量控制器玩过树莓派音频播放器的朋友都知道&#xff0c;用上像PCM1794A这类高性能DAC芯片后&#xff0c;音质确实能上一个台阶&#xff0c;但有个不大不小的麻烦&#xff1a;这类芯片本身不带音量控制。软件调音量&#x…...

Godot 4.2 + C# 避坑指南:手把手教你打包发布你的第一个2D游戏到Steam

Godot 4.2 C# 避坑指南&#xff1a;从开发到Steam发布的完整实战手册当你终于完成心爱的2D游戏开发&#xff0c;准备向全世界展示你的作品时&#xff0c;打包发布这个看似简单的环节往往会成为独立开发者最大的噩梦。特别是使用Godot 4.2搭配C#的项目&#xff0c;从导出设置到…...