https://leetcode.cn/problems/maximum-score-of-a-good-subarray/description/
给你一个整数数组 nums (下标从 0 开始)和一个整数 k 。
一个子数组 (i, j) 的 分数 定义为 min(nums[i], nums[i+1], ..., nums[j]) * (j - i + 1) 。一个 好 子数组的两个端点下标需要满足 i <= k <= j 。
请你返回 好 子数组的最大可能 分数 。
示例 1:
输入:nums = [1,4,3,7,4,5], k = 3
输出:15
解释:最优子数组的左右端点下标是 (1, 5) ,分数为 min(4,3,7,4,5) * (5-1+1) = 3 * 5 = 15 。
示例 2:
输入:nums = [5,5,4,5,4,1,1,1], k = 0
输出:20
解释:最优子数组的左右端点下标是 (0, 4) ,分数为 min(5,5,4,5,4) * (4-0+1) = 4 * 5 = 20 。
提示:
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 2 * 104
0 <= k < nums.length
- 单调栈
这种题目基本上都是贡献法。即计算每一个元素对答案的贡献,累加即为答案。
如果不考虑 k,枚举每个元素 nums[i] 作为最小值,尽可能扩张(因为数组每一项都大于 0 )。备胎求最大值。考虑 k 后,再加上一个下标 k 在前一个更小下标和下一个更小下标之前判断。如果不在,无法找到最小值为 nums[i] 的且下标满足条件的最好子数组,跳过。
在这道题中,就是计算每一个 nums[i] 作为最小值的好子数组的分数。那么问题转化为求 nums[i] 左右两侧严格小于 nums[i] 的元素的位置 left 和 right。这样 (left, right) 内的所有子数组,nums[i] 都是最小值(注意是开区间)。
求左右严格小于的位置让我们想到单调栈。不熟悉的可以看下我的单调栈专题。
套入模板即可。只不过一般的单调栈只求某一侧的严格小于的位置。这个要求左右两侧。不过这实际非常简单。比如 stack 目前是 [0,2,3](stack 中存的是索引)。那么对于 stack 中的 3 来说,前面严格小于它的就是 stack 中它左侧的。
- 贡献法
- 单调栈
- 语言支持:Python
Python Code:
class Solution:
def maximumScore(self, nums: List[int], k: int) -> int:
# 单调栈求出 nums[i] 的下一个更小的下标 j
st = []
ans = 0
nums += [0]
for i in range(len(nums)):
while st and nums[st[-1]] > nums[i]:
# 含义:st[-1] 的下一个更小的是 i
left = st[-2] if len(st) > 1 else -1 # 注意这里是 -2,因为 st[-1] 是当前元素, 我们要在当前元素的左边记录找。也可以先 st.pop() 后在 st[-1]
if left < k < i: # 注意由于 left 和 i 我们都无法取到(开区间),因此这里不能有等号
ans = max(ans, (i - left - 1) * nums[st[-1]])
st.pop()
st.append(i)
return ans
复杂度分析
需要遍历一遍数组,且最坏的情况 stack 长度 和 nums 长度相同。因此时间空间都是线性。
- 时间复杂度:$O(N)$
- 空间复杂度:$O(N)$
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