需要排序的最短子数组的长度

本文介绍了一种求解无序数组中最短排序子数组长度的高效算法,采用双遍历策略实现时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)。通过从两端向中间寻找不满足单调递增条件的元素确定待排序子数组的边界。

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  • 题目描述:对于一个无序数组A,请设计一个算法,求出需要排序的最短子数组的长度。 给定一个整数数组A及它的大小n,请返回最短子数组的长度。
  • 要求:时间复杂度O(n) 空间复杂度O(1)
  • 例子: [1,5,3,4,2,6,7],7
    返回:4

算法描述:
1. 从左往右找”当前值比max小”的一系列情况:
初始:max=arr[0];
如果当前元素比max大,max就等于当前元素;
如果当前元素比max小,max不变,然后继续往后找,直到最后一次出现”当前值比max小”的情形,记下此时的下标为k。
2. 从右往左找”当前值比min大”的一系列情况:
初始:min=arr[6];
如果当前元素比min小,min就等于当前元素;
如果当前元素比min大,min不变,然后继续往前找,直到最后一次出现就”当前值比min大”的情形,记下此时的下标为j。
3. 长度=k-j+1。

过程演示:
1. 从左往右找的过程:
max= arr[0]=1
max < arr[1] ,max=arr[1]=5
max > arr[2], 此时开始出现max > 当前值的情况
max > arr[3]
max > arr[4]
max < arr[5],max=arr[5]
max < arr[6]
故arr[4]最后一次出现这种情况的位置,记录下来,此时为k = 4

注意:如果数组是[1,5,3,4,2,6,7,0],则
…
max=arr[5],max=arr[5]
max<arr[6],max=arr[6]
max>arr[7]=0,故最后一次出现”max>当前值”的情况是k=7   

2 . 从右往左的过程
(在c语言中给数组长度,可以直接定位到数组最右端)
min = arr[6] = 7
min > arr[5], min=arr[5]=6
min > arr[4], min=arr[4]=2
min < arr[3]=4
min < arr[2]=3
min < arr[1]=5
min > arr[0]=1,故arr[1]是最后一次出现这种情况的位置,记录下来,此时为j=1

综上,从j=1到k=4这个下标出是需要排序的部分,长度为4。

代码实现:

/**最短排序
 * 对于一个无序数组A,请设计一个算法,求出需要排序的最短子数组的长度。
 * 给定一个整数数组A及它的大小n,请返回最短子数组的长度。
 * 时间复杂度O(n) 空间复杂度O(1)
 * [1,5,3,4,2,6,7],7
 * 返回:4
 * @author FanFF
 * 
 */
public class ShortSubsequence {
    public static void main(String[] args) {
        int []arr = {1,5,3,4,2,6,7};
        System.out.println(getMinLength(arr));
    }

    public static int getMinLength(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length < 2) {
            return 0;
        }
        int min = arr[arr.length - 1];
        int MinIndex = -1;
        for (int i = arr.length - 2; i != -1; --i) {// 从右往左
            if (arr[i] > min) {// 当前值 > min
                MinIndex = i;
            } else {
                min = arr[i];
            }
        }
        if (MinIndex == -1) {
            return 0;
        }
        int max = arr[0];
        int MaxIndex = -1;
        for (int i = 1; i != arr.length; i++) {// 从左往右
            if (arr[i] < max) {// 当前值 < max
                MaxIndex = i;
            } else {
                max = arr[i];
            }
        }
        return MaxIndex - MinIndex + 1;
    }
}
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