LeetCode hot 100—下一个排列

题目

整数数组的一个 排列  就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。

  • 例如,arr = [1,2,3] ,以下这些都可以视作 arr 的排列:[1,2,3][1,3,2][3,1,2][2,3,1] 。

整数数组的 下一个排列 是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中,那么数组的 下一个排列 就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的排列,那么这个数组必须重排为字典序最小的排列(即,其元素按升序排列)。

  • 例如,arr = [1,2,3] 的下一个排列是 [1,3,2] 。
  • 类似地,arr = [2,3,1] 的下一个排列是 [3,1,2] 。
  • 而 arr = [3,2,1] 的下一个排列是 [1,2,3] ,因为 [3,2,1] 不存在一个字典序更大的排列。

给你一个整数数组 nums ,找出 nums 的下一个排列。

必须 原地 修改,只允许使用额外常数空间。

示例

示例 1:

输入:nums = [1,2,3]
输出:[1,3,2]

示例 2:

输入:nums = [3,2,1]
输出:[1,2,3]

示例 3:

输入:nums = [1,1,5]
输出:[1,5,1]

分析

以数字序列 [1,2,3] 为例,其排列按照字典序依次为:

[1,2,3]
[1,3,2]
[2,1,3]
[2,3,1]
[3,1,2]
[3,2,1]

要找出数组的下一个排列,可按以下步骤操作:

  1. 从后往前找第一个满足 nums[i] < nums[i + 1] 的位置 i
  2. 若找不到这样的 i,说明数组已经是降序排列,直接将数组反转得到升序排列,即最小字典序排列。
  3. 若找到 i,再从后往前找第一个满足 nums[j] > nums[i] 的位置 j
  4. 交换 nums[i] 和 nums[j]
  5. 将 i + 1 到数组末尾的元素反转。

时间复杂度:O(n), n 是数组的长度

空间复杂度:O(1)

class Solution {
public:
    void nextPermutation(std::vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int i = n - 2;
        // 从后往前找第一个 nums[i] < nums[i + 1] 的位置
        while (i >= 0 && nums[i] >= nums[i + 1]) {
            i--;
        }
        if (i >= 0) {
            int j = n - 1;
            // 从后往前找第一个 nums[j] > nums[i] 的位置
            while (j >= 0 && nums[j] <= nums[i]) {
                j--;
            }
            // 交换 nums[i] 和 nums[j]
            std::swap(nums[i], nums[j]);
        }
        // 反转 i + 1 到数组末尾的元素
        std::reverse(nums.begin() + i + 1, nums.end());
    }
};  
<think>好的,用户想了解如何高效地完成或学习LeetCode Hot 100问题的策略与技巧。首先,我需要回忆自己之前积累的相关知识,并结合用户提供的引用内容来组织回答。 用户提供的三个引用中,引用[1]提到每天坚持一题,系统学习计划;引用[2]是关于双指针技巧的示例代码;引用[3]涉及动态规划中的二维数组应用。这些都可以作为回答的素材。 首先,LeetCode Hot 100是高频面试题,用户可能正在准备面试,需要高效刷题。他们可能希望知道时间安排、题目分类、重点算法等策略,以及具体的解题技巧,比如双指针、动态规划等。 接下来,我应该分步骤来回答。常见的高效策略包括制定计划、分类突破、总结模板等。然后,结合引用中的例子,比如双指针和动态规划,说明如何应用这些技巧。此外,引用[1]提到的每日坚持和系统学习计划可以作为制定计划的部分内容。 另外,用户可能还关心如何避免常见错误,如何优化时间复杂度和空间复杂度,以及如何利用社区资源。需要确保回答结构清晰,分点列出,每个策略下给出具体的方法和例子,比如使用双指针解决移动零的问题(引用[2]),或者动态规划的背包问题(引用[3])。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步深入理解,比如如何分析时间复杂度,或者动态规划的优化方法。这些问题需要与用户的问题相关,并且能引导他们继续学习。 在组织语言时,要使用中文,保持自然,避免使用Markdown格式,同时确保LaTeX公式的正确使用,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。引用标注要自然地放在句末,如[^1]。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如是否需要提到刷题顺序、如何做笔记、复习方法等。另外,确保每个建议都有实际例子或引用支持,增强可信度。 总结,回答应包括以下部分: 1. 系统学习计划(引用[1]) 2. 分类突破,重点算法(如双指针、动态规划,引用[2][3]) 3. 模板和套路总结 4. 时间管理和复习策略 5. 社区资源利用 6. 相关问题生成 确保每个部分简明扼要,策略和技巧具体可行,帮助用户高效刷题。</think>### 如何高效学习LeetCode Hot 100问题? #### 一、系统学习计划与优先级策略 1. **分阶段攻克** - **第一阶段(基础)**:优先选择**出现频率高且难度中等**的题目,如双指针、链表、二叉树等基础题型(例如题目《移动零》[^2])。 - **第二阶段(进阶)**:重点突破动态规划、回溯、贪心等复杂算法,例如《背包问题》的二维DP解法[^3]。 - **第三阶段(综合)**:刷完所有题目后,按公司真题分类训练,强化高频考点。 2. **时间分配** 每天坚持1-2题,每题控制**30-60分钟**,超时则看题解并总结[^1]。周末集中复习错题。 #### 二、分类突破与核心技巧 1. **高频算法分类** - **双指针**:用于数组、链表操作,如《移动零》的原地交换[^2]。 代码片段示例: ```python def moveZeroes(nums): left = 0 for right in range(len(nums)): if nums[right] != 0: nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left] left += 1 ``` - **动态规划**:掌握状态转移方程设计,如背包问题的递推式: $$dp[i][j] = \max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w_i] + v_i)$$ - **回溯剪枝**:通过条件判断减少递归分支,如排列问题中跳过重复元素。 2. **模板化思维** - **二分查找**:固定循环条件`left <= right`,明确`mid`更新逻辑。 - **二叉树遍历**:递归与非递归模板需熟记,例如前序、层序遍历。 #### 三、实战技巧与工具 1. **代码调试与优化** - 使用**测试用例驱动开发**(TDD),先写出边界案例(如空数组、极值)。 - 优化时分析时间/空间复杂度,优先优化**嵌套循环**或**重复计算**。 2. **利用社区资源** - 参考力扣官方题解的**最优解**,学习代码简洁性。 - 参与讨论区,关注**相似题归纳**(如《两数之和》与《三数之和》的联系)。 #### 四、总结与复习 1. **错题本与思维导图** - 记录每题的**关键思路**和易错点,例如动态规划初始化条件。 - 按算法类型整理思维导图,强化知识网络。 2. **模拟面试训练** - 使用力扣模拟面试功能,限时完成题目,提升临场应变能力。 --- ###
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