📢前言
🚀 算法题 🚀
🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜
🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！
🌲 今天是力扣算法题持续打卡第61天🎈！
🚀 算法题 🚀
🌲原题样例：下一个更大元素 I
给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2，其中 nums1 是 nums2 的子集。
请你找出 nums1 中每个元素在nums2 中的下一个比其大的值。
nums1中数字x的下一个更大元素是指x在nums2中对应位置的右边的第一个比x 大的元素。如果不存在，对应位置输出 -1 。
示例:
输入: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2]. 输出: [-1,3,-1] 解释: 对于 num1 中的数字 4 ，你无法在第二个数组中找到下一个更大的数字，因此输出 -1 。 对于 num1 中的数字 1 ，第二个数组中数字1右边的下一个较大数字是 3 。 对于 num1 中的数字 2 ，第二个数组中没有下一个更大的数字，因此输出 -1 。
示例 2：
输入: nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4]. 输出: [3,-1] 解释: 对于 num1 中的数字 2 ，第二个数组中的下一个较大数字是 3 。 对于 num1 中的数字 4 ，第二个数组中没有下一个更大的数字，因此输出 -1 。
提示：
1 <= nums1.length <= nums2.length <= 1000
0 <= nums1[i], nums2[i] <= 104
nums1和nums2中所有整数 互不相同
nums1 中的所有整数同样出现在 nums2 中
🌻C#方法：暴力解法
比较容易想到的暴力解法，遍历nums1中的元素，并在nums2中一个去找是否存在下一个最大值。
代码：
public class Solution { public int[] NextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) { var result = new int[nums1.Length]; for (int i = 0; i < nums1.Length; i++) { //初始化对应的result为-1 result[i] = -1; //nums1中的目标值是否在nums2中找到 bool IsTargetFinded = false; for (int j = 0; j < nums2.Length; j++) { if (nums2[j] > nums1[i] && IsTargetFinded == true) { result[i] = nums2[j]; //找到第一个结果就可返回 break; } else if (nums2[j] == nums1[i]) { IsTargetFinded = true; } } } return result; } }
执行结果
通过 执行用时：136 ms，在所有 C# 提交中击败了94.38%用户 内存消耗：40.2 MB，在所有 C# 提交中击败了14.61%的用户
🌻Java 方法：暴力解法
思路解析
题目中的关键信息：两个数组各自 没有重复元素。
模拟题目的意思：对于每一个 nums1[i] 中的元素，先在 nums2 中找到它，然后向右遍历找到第 1 个大于 nums1[i] 的元素。
代码：
import java.util.Arrays; public class Solution { public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) { int len1 = nums1.length; int len2 = nums2.length; int[] res = new int[len1]; if (len1 < 1) { return res; } for (int i = 0; i < len1; i++) { int curVal = nums1[i]; int j = 0; while (j < len2 && nums2[j] != curVal) { j++; } // 此时 nums[j] = nums[i] j++; while (j < len2 && nums2[j] < curVal) { j++; } if (j == len2) { res[i] = -1; continue; } res[i] = nums2[j]; } return res; } }
执行结果
通过 执行用时：7 ms，在所有 Java 提交中击败了15.01%的用户 内存消耗：38.7 MB，在所有 Java 提交中击败了28.64%的用户
复杂度分析
时间复杂度：O( nm ) 空间复杂度：O( nm )
总结
- 今天是力扣算法题打卡的第六十一天！
- 文章采用
C#和Java两种编程语言进行解题 - 一些方法也是参考力扣大神写的，也是边学习边分享，再次感谢算法大佬们
- 那今天的算法题分享到此结束啦，明天再见！
