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| 1 | +## 题目地址(665. 非递减数列) |
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| 3 | +https://leetcode-cn.com/problems/non-decreasing-array/ |
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| 5 | +## 题目描述 |
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| 7 | +``` |
| 8 | +给你一个长度为 n 的整数数组,请你判断在 最多 改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列。 |
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| 10 | +我们是这样定义一个非递减数列的: 对于数组中所有的 i (0 <= i <= n-2),总满足 nums[i] <= nums[i + 1]。 |
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| 13 | +
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| 14 | +示例 1: |
| 15 | +
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| 16 | +输入: nums = [4,2,3] |
| 17 | +输出: true |
| 18 | +解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。 |
| 19 | +
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| 20 | +
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| 21 | +示例 2: |
| 22 | +
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| 23 | +输入: nums = [4,2,1] |
| 24 | +输出: false |
| 25 | +解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列。 |
| 26 | +
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| 27 | +
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| 28 | + |
| 29 | +
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| 30 | +说明: |
| 31 | +
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| 32 | +1 <= n <= 10 ^ 4 |
| 33 | +- 10 ^ 5 <= nums[i] <= 10 ^ 5 |
| 34 | +``` |
| 35 | + |
| 36 | +## 前置知识 |
| 37 | + |
| 38 | +- 数组 |
| 39 | +- 贪心 |
| 40 | + |
| 41 | +## 公司 |
| 42 | + |
| 43 | +- 暂无 |
| 44 | + |
| 45 | +## 思路 |
| 46 | + |
| 47 | +这道题简单就简单在它限定了**在 最多 改变 1 个元素的情况下**,如果不限定这个条件,让你求最少改变多少个数字,就有点难度了。 |
| 48 | + |
| 49 | +对于这道题来说,我们可以从左到右遍历数组 A, 如果 A[i] < A[i - 1],我们找到了一个递减对。遍历过程中的递减对个数大于 1,则可提前返回 False。 |
| 50 | + |
| 51 | +于是,大家可能写出如下代码: |
| 52 | + |
| 53 | +```py |
| 54 | +class Solution: |
| 55 | + def checkPossibility(self, A: List[int]) -> bool: |
| 56 | + ans = 0 |
| 57 | + for i in range(1, len(A)): |
| 58 | + if A[i] < A[i - 1]: |
| 59 | + if ans == 1: return False |
| 60 | + ans += 1 |
| 61 | + return True |
| 62 | +``` |
| 63 | + |
| 64 | +上面代码是有问题的,问题在于类似 `[3,4,2,3]` 的测试用例会无法通过。问题在于递减对的计算方式有问题。 |
| 65 | + |
| 66 | +对于 `[3,4,2,3]` 来说,其递减对不仅仅有 (4,2)。其实应该还包括 (4,3)。 这提示我们在这个时候应该将 2 修改为不小于前一项的数,也就是 4,此时数组为 `[3,4,4,3]` 。这样后续判断就会多一个(4,3) 递减对。 |
| 67 | + |
| 68 | +而如果是 `[3,4,3,3]`,在这个例子中应该将**前一项**修改为 3,即 [3,3,3,3],因为**末尾数字越小,对形成递增序列越有利,这就是贪心的思想**。代码上,我们没有必要修改前一项,而是假设 ta 已经被修改了即可。 |
| 69 | + |
| 70 | +大家可以继续找几个测试用例,发现一下问题的规律。比如我找的几个用例: `[4,2,3] [4,2,1] [1,2,1,2] [1,1,1,] []`。这样就可以写代码了。 |
| 71 | + |
| 72 | +## 关键点 |
| 73 | + |
| 74 | +- 考虑各种边界情况,贪心改变数组的值 |
| 75 | + |
| 76 | +## 代码 |
| 77 | + |
| 78 | +- 语言支持:Python3 |
| 79 | + |
| 80 | +Python3 Code: |
| 81 | + |
| 82 | +```python |
| 83 | + |
| 84 | +class Solution(object): |
| 85 | + def checkPossibility(self, A): |
| 86 | + N = len(A) |
| 87 | + count = 0 |
| 88 | + for i in range(1, N): |
| 89 | + if A[i] < A[i - 1]: |
| 90 | + count += 1 |
| 91 | + if count > 1: |
| 92 | + return False |
| 93 | + # [4,2,3] [4,2,1] [1,2,1,2] [1,1,1,] [] |
| 94 | + if i >= 2 and A[i] < A[i - 2]: |
| 95 | + A[i] = A[i - 1] |
| 96 | + |
| 97 | + return True |
| 98 | + |
| 99 | +``` |
| 100 | + |
| 101 | +**复杂度分析** |
| 102 | + |
| 103 | +令 n 为数组长度。 |
| 104 | + |
| 105 | +- 时间复杂度:$O(n)$ |
| 106 | +- 空间复杂度:$O(1)$ |
| 107 | + |
| 108 | +## 相关专题 |
| 109 | + |
| 110 | +- 最长上升子序列 |
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| 112 | +> 此题解由 [力扣刷题插件](https://leetcode-pp.github.io/leetcode-cheat/?tab=solution-template) 自动生成。 |
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| 116 | +以上就是本文的全部内容了。大家对此有何看法,欢迎给我留言,我有时间都会一一查看回答。更多算法套路可以访问我的 LeetCode 题解仓库:https://github.com/azl397985856/leetcode 。 目前已经 40K star 啦。大家也可以关注我的公众号《力扣加加》带你啃下算法这块硬骨头。 |
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