1053. Previous Permutation With One Swap

博客围绕给定正整数数组,探讨如何通过一次交换得到字典序比原数组小的最大排列。若无法实现则返回原数组,还给出了具体思路,即从后往前遍历,找到前面数比后面数大的位置,再在后续区间找小于该位置数的最大数并交换。

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Given an array A of positive integers (not necessarily distinct), return the lexicographically largest permutation that is smaller than A, that can be made with one swap (A swap exchanges the positions of two numbers A[i] and A[j]).  If it cannot be done, then return the same array.

 

Example 1:

Input: [3,2,1]
Output: [3,1,2]
Explanation: 
Swapping 2 and 1.

Example 2:

Input: [1,1,5]
Output: [1,1,5]
Explanation: 
This is already the smallest permutation.

Example 3:

Input: [1,9,4,6,7]
Output: [1,7,4,6,9]
Explanation: 
Swapping 9 and 7.

Example 4:

Input: [3,1,1,3]
Output: [1,1,3,3]

 

Note:

  1. 1 <= A.length <= 10000
  2. 1 <= A[i] <= 10000

思路:之前有过类似的???就是从后往前遍历,直到出现 前面那个数比后面那个数大 就停止,比如到index为i的位置停止了,然后找到后面这段区间内小于A[i]的最大数(设index为j),然后交换ij位置的数即可

class Solution(object):
    def prevPermOpt1(self, A):
        """
        :type A: List[int]
        :rtype: List[int]
        """
#        if tuple(A)==sorted(tuple(A)): return A
        i=len(A)-1
        while i-1>=0 and A[i]>=A[i-1]: i-=1
        if i==0: return A
        
        j=i
        i-=1
        while j+1<len(A) and A[j+1]<A[i]: j+=1
        A[i],A[j]=A[j],A[i]
        return A
    

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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