LeetCode Contest 178-1365. 有多少小于当前数字的数字 How Many Numbers Are Smaller Than the Current Number
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一、中文版
给你一个数组 nums,对于其中每个元素 nums[i],请你统计数组中比它小的所有数字的数目。
换而言之,对于每个 nums[i] 你必须计算出有效的 j 的数量,其中 j 满足 j != i 且 nums[j] < nums[i] 。
以数组形式返回答案。
示例 1:
输入:nums = [8,1,2,2,3]
输出:[4,0,1,1,3]
解释:
对于 nums[0]=8 存在四个比它小的数字:(1,2,2 和 3)。
对于 nums[1]=1 不存在比它小的数字。
对于 nums[2]=2 存在一个比它小的数字:(1)。
对于 nums[3]=2 存在一个比它小的数字:(1)。
对于 nums[4]=3 存在三个比它小的数字:(1,2 和 2)。
示例 2:
输入:nums = [6,5,4,8]
输出:[2,1,0,3]
示例 3:
输入:nums = [7,7,7,7]
输出:[0,0,0,0]
提示:
2 <= nums.length <= 500
0 <= nums[i] <= 100
二、英文版
Given the array nums, for each nums[i] find out how many numbers in the array are smaller than it. That is, for each nums[i] you have to count the number of valid j's such that j != i and nums[j] < nums[i]. Return the answer in an array. Example 1: Input: nums = [8,1,2,2,3] Output: [4,0,1,1,3] Explanation: For nums[0]=8 there exist four smaller numbers than it (1, 2, 2 and 3). For nums[1]=1 does not exist any smaller number than it. For nums[2]=2 there exist one smaller number than it (1). For nums[3]=2 there exist one smaller number than it (1). For nums[4]=3 there exist three smaller numbers than it (1, 2 and 2). Example 2: Input: nums = [6,5,4,8] Output: [2,1,0,3] Example 3: Input: nums = [7,7,7,7] Output: [0,0,0,0] Constraints: 2 <= nums.length <= 500 0 <= nums[i] <= 100 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/how-many-numbers-are-smaller-than-the-current-number 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
三、My answer
# version 1 class Solution: def smallerNumbersThanCurrent(self, nums: List[int]) -> List[int]: res = [] for i in range(len(nums)): count = 0 for j in range(len(nums)): if nums[j] < nums[i]: count += 1 res.append(count) return res
# version 2 class Solution: def smallerNumbersThanCurrent(self, nums: List[int]) -> List[int]: # 复制 nums 到 nums1 有两个方法 # nums1 = [x for x in nums] # 方法1 nums1 = copy.deepcopy(nums) # 方法2 nums1.sort() # 排序之后,数字的下标就是有多少数字小于它 res = [] for num in nums: res.append(nums1.index(num)) return res
四、解题报告
Version 1 是暴力解法,因为此题中暴力解法时间复杂度 O(n^2) 不会超时,所以可用。
Version 2 更巧妙一点,复制数组之后给新数组排序,排序的时间复杂度为 O(nlogn),再遍历一遍数组,复杂度为O(n),所以整体时间复杂度为 O(nlogn)。
此方法有两个内置函数:
copy.deepcopy(nums) 硬拷贝 (浅拷贝是 nums.copy())
nums.index(num) 返回数字出现的第一个位置