力扣738. 单调递增的数字

该博客介绍了LeetCode第738题的解决方案,涉及如何构造小于或等于给定非负整数N的最大单调递增整数。博主通过贪心策略,解释了如何在遇到不满足单调递增条件的数位时,减少高位数字并填充低位为9以达到最大值。同时,博主提到了`to_string()`、`stoi()`和`atoi()`方法在字符串与整数转换中的应用及其区别。

题目:给定一个非负整数 N,找出小于或等于 N 的最大的整数,同时这个整数需要满足其各个位数上的数字是单调递增。

(当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x <= y 时,我们称这个整数是单调递增的。)
思路:贪心
我们可以从高到低按位构造这个小于等于 N 的最大单调递增的数字。假设不考虑 N 的限制,那么对于一个长度为 n 的数字,最大单调递增的数字一定是每一位都为 9 的数字。

记strN[i] 表示数字 N 从高到低的第 i 位的数字(i 从 0 开始)。

如果整个数字 N 本身已经是按位单调递增的,那么最大的数字即为 N。

如果找到第一个位置 i 使得 [0,i-1]的数位单调递增且strN[i−1]>strN[i],此时 [0,i] 的数位都与 N 的对应数位相等,仍然被 N 限制着,即我们不能随意填写 [i+1,n-1]位置上的数字。为了得到最大的数字,我们需要解除 N 的限制,来让剩余的低位全部变成 9 ,即能得到小于 N 的最大整数。而从贪心的角度考虑,我们需要尽量让高位与 N 的对应数位相等,故尝试让strN[i−1] 自身数位减 1。此时已经不再受 N 的限制,直接将[i,n−1] 的位置上的数全部变为 9 即可。

但这里存在一个问题:当strN[i−1] 自身数位减 1 后可能会使得 strN[i−1] 和 strN[i−2] 不再满足递增的关系,因此我们需要从i−1 开始递减比较相邻数位的关系,直到找到第一个位置 j 使得strN[j] 自身数位减1后 strN[j−1]和strN[j] 仍然保持递增关系,或者位置 j 已经到最左边(即 j 的值为 0),此时我们将 [j+1,n-1]的数全部变为 9 才能得到最终正确的答案。

class Solution {
public:
    int monotoneIncreasingDigits(int N) {
       string s=to_string(N);
       int i=1;
       while(i<s.size()&&s[i-1]<=s[i]){
           i++;
       }
      if(i<s.size()){
           while(i>0&&s[i-1]>s[i]){
               s[i-1]--;
               i--;
           }
           for(i+=1;i<s.size();i++){
               s[i]='9';
           }
       }
       return stoi(s);
    }
};

收获:
to_string()方法:将数值转化为字符串。返回对应的字符串。

stoi()方法:将数字字符串转换成int输出。
atoi()方法:将数字字符串转换成int输出。
两者区别:
(一.)atoi()的参数是 const char* ,因此对于一个字符串str我们必须调用 c_str()的方法把这个string转换成 const char* 类型的,而stoi()的参数是const string*,不需要转化为 const char*;
(二.)stoi()会做范围检查,默认范围是在int的范围内的,如果超出范围的话则会runtime error!
(三.)而atoi()不会做范围检查,如果超出范围的话,超出上界,则输出上界,超出下界,则输出下界;

### 力扣第84题简介 力扣第84题名为 **Largest Rectangle in Histogram**,其目标是在直方图中找到最大矩形面积。此问题通常可以通过栈(stack)来高效解决。 --- ### 解决方案概述 一种常见的解决方案是利用单调栈(monotonic stack)。通过维护一个递增的栈结构,可以在一次遍历中计算出以每根柱子为高度的最大矩形面积[^3]。 以下是基于该思路的具体实现: #### 单调栈算法的核心逻辑 1. 遍历数组中的每一根柱子的高度。 2. 如果当前柱子的高度小于等于栈顶柱子的高度,则弹出栈顶元素并计算以其为高的矩形面积。 3. 将当前柱子索引入栈。 4. 在最后处理剩余未被弹出的柱子。 这种方法的时间复杂度为 \(O(n)\),其中 \(n\) 是输入数组的长度[^3]。 --- ### Python 实现代码 下面是使用单调栈解决问题的一个具体实现: ```python def largestRectangleArea(heights): heights.append(0) # 添加哨兵节点简化边界条件 stack = [] max_area = 0 for i, h in enumerate(heights): while stack and heights[stack[-1]] >= h: height = heights[stack.pop()] width = i if not stack else i - stack[-1] - 1 max_area = max(max_area, height * width) stack.append(i) return max_area ``` 上述代码的关键在于如何正确地更新宽度以及何时弹出栈内的元素[^3]。 --- ### 关键点解析 - **为什么需要添加哨兵?** 哨兵的作用是为了确保所有柱子都能被弹出栈,从而完成最终的面积计算[^3]。 - **宽度为何这样定义?** 宽度由当前索引减去栈顶前一位置再减一得到,这是因为我们需要排除两侧不满足条件的部分[^3]。 - **时间与空间复杂度分析:** 时间复杂度为 \(O(n)\),因为每个元素最多入栈和出栈各一次;空间复杂度也为 \(O(n)\),取决于栈的空间需求[^3]。 --- ### 可能的优化方向 尽管单调栈已经是一种高效的解法,但在实际应用中还可以考虑以下几点优化: - 使用双端队列代替列表作为栈的数据结构,提升性能[^4]。 - 结合分治策略,在某些特定场景下可能进一步减少操作次数[^5]。 ---
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