经典算法实例：游戏中弱角色的数量（二）

周末也要写八哥2026-09-19 22:26

接上文，我们来看看第二种解题思路（方案）：

方法二：单调栈

思路

对于角色 p，如果我们找到一个角色 q 的防御值与攻击值都严格高于 p 的攻击值和防御值，则我们认为角色 p 为弱角色。

我们联想到使用单调递增栈的解法，单调递增栈中保证栈内所有的元素都按照从小到大进行排列。按照角色攻击值的大小从低到高依次遍历每个元素，使用单调递增栈保存所有角色的防御值，遍历时如果发现栈顶的角色 p 的防御值小于当前的角色 q 的防御值，则可以认为找到攻击值和防御值都严格大于 p 的角色 q。
如果所有角色的攻击值都不相同，则上述的单调递增栈的解法比较简单，难点在于如何处理攻击值相同但防御值不同的角色比较问题。我们按照攻击值相同时防御值从大到小进行排序，这样即可保证攻击值相同但防御值不同时的角色在进行比较时不会产生计数。

代码

Java

复制代码

class Solution {
    public int numberOfWeakCharacters(int[][] properties) {
        Arrays.sort(properties, (o1, o2) -> {
            return o1[0] == o2[0] ? (o2[1] - o1[1]) : (o1[0] - o2[0]);
        });
        int ans = 0;
        Deque<Integer> st = new ArrayDeque<Integer>();
        for (int[] p : properties) {
            while (!st.isEmpty() && st.peek() < p[1]) {
                st.pop();
                ans++;
            }
            st.push(p[1]);
        }
        return ans;
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：O(n log n)，其中 n 为数组的长度。排序的时间复杂度为O(n log n)，然后需要一次遍历的时间为O(n)，总的时间复杂度O(n log n+n)=O(n log n)。
空间复杂度：O(n)，其中 n 为数组的长度。需要栈来保存中间变量。