题目
给你一个按 非递减顺序 排列的数组 nums
,返回正整数数目和负整数数目中的最大值。
- 换句话讲,如果
nums
中正整数的数目是pos
,而负整数的数目是neg
,返回pos
和neg
二者中的最大值。
注意: 0
既不是正整数也不是负整数。
示例 1:
输入:nums = [-2,-1,-1,1,2,3]
输出:3
解释:共有 3 个正整数和 3 个负整数。计数得到的最大值是 3 。
示例 2:
输入:nums = [-3,-2,-1,0,0,1,2]
输出:3
解释:共有 2 个正整数和 3 个负整数。计数得到的最大值是 3 。
示例 3:
输入:nums = [5,20,66,1314]
输出:4
解释:共有 4 个正整数和 0 个负整数。计数得到的最大值是 4 。
解析
和 LeetCode 分类刷题:34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置-CSDN博客 思路类似
利用二分查找寻找0元素,采用开区间做法,那么退出循环时:
left指针指向数组中小于0的数的最后一个位置,right指针指向大于等于0的数的第一个位置,然后移动right指针到大于0的数的第一个位置。
此时,小于0的数一共left + 1个,大于0的数一共 len(nums) - 1 - right + 1 = len(nums) - right 个。
再返回二者中的较大者。
答案
python
class Solution:
def maximumCount(self, nums: List[int]) -> int:
left, right = -1, len(nums)
while left + 1 < right: # left+1 = right时,开区间(left, right)不包含任何整数
mid = (left + right) // 2
if nums[mid] < 0:
left = mid
else:
right = mid # 退出循环时,left指向最后一个负数,right指向第一个非负数
while right < len(nums) and nums[right] == 0: # 跳过0,找到第一个正数
right += 1
return left + 1 if left + 1 > len(nums) - right else len(nums) - right
复杂度分析
时间复杂度:O(n)
该算法主要由两部分组成:二分查找和线性扫描。二分查找部分用于定位最后一个负数的位置,时间复杂度为 O(log n),其中 n 是数组的长度。线性扫描部分用于跳过连续的零,找到第一个正数,最坏情况下需要遍历整个数组,时间复杂度为 O(n)。
但是实际运行时间还是比遍历数组统计正负数个数的方法快很多。
空间复杂度:O(1)
优化
- bisect()和bisect_right()等同
- bisect.bisect和bisect.bisect_right返回大于x的第一个下标(相当于C++中的upper_bound)
- bisect.bisect_left返回大于等于x的第一个下标(相当于C++中的lower_bound)。
python
class Solution:
def maximumCount(self, nums: List[int]) -> int:
neg = bisect_left(nums, 0)
pos = len(nums) - bisect_right(nums, 0)
return max(neg, pos)
# 作者:灵茶山艾府
# 链接:https://leetcode.cn/problems/maximum-count-of-positive-integer-and-negative-integer/
# 来源:力扣(LeetCode)