leetcode刷题记录-747. 至少是其他数字两倍的最大数昨日贪心算法简易版

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前言

今天的每日一题相信如果有好好理解昨天的那道题就能够很快的做出来,因为今天的题目完全可以用昨天的思想,甚至更加简单。

题目描述

今天的题目为leetcode上的 747. 至少是其他数字两倍的最大数 难度为 简单

  • 给你一个整数数组 nums ,其中总是存在 唯一的 一个最大整数 。

  • 请你找出数组中的最大元素并检查它是否 至少是数组中每个其他数字的两倍 。如果是,则返回 最大元素的下标 ,否则返回 -1 。

示例 1:

输入:nums = [3,6,1,0]
输出:1
解释:6 是最大的整数,对于数组中的其他整数,6 大于数组中其他元素的两倍。6 的下标是 1 ,所以返回 1

示例 2:

输入:nums = [1,2,3,4]
输出:-1
解释:4 没有超过 3 的两倍大,所以返回 -1

示例 3:

输入:nums = [1]
输出:0
解释:因为不存在其他数字,所以认为现有数字 1 至少是其他数字的两倍。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 50
  • 0 <= nums[i] <= 100
  • nums 中的最大元素是唯一的

贪心算法

关于贪心算法可以看一下昨天的文章leetcode刷题记录-334. 递增的三元子序列顺带学习贪心算法,简单的介绍了一下贪心算法的思想,然后在带着这种思想来看这道题。

题解

分析

题目的要求是找到最大的元素并且要去判断这个元素是否比第二大的元素的两倍还大,这里如果用最暴力的解法,就是去遍历数组两次,第一次找到最大的数,因为题目有给出条件:最大的数唯一,所以第一次找到的时候把这个元素弹出,再去遍历第二次找到第二大的数作比较即可,这是最简单的暴力解法,而且显然两次循环也会消耗非常多的内存。

/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number}
 */
 var dominantIndex = function(nums) {
    let max = 0;
    let maxIndex = 0;
    let secondMax = 0;
    for(let i=0;i<nums.length;i++){
        if(nums[i]>max){
            max = nums[i]
            maxIndex = i
        }
    }
    for(let i=0;i<nums.length;i++){
        if(i==maxIndex) continue
        if(!(max>=(nums[i]*2))){
            return -1
        }
    }
    return maxIndex
};

image.png

接下去对这个代码做一些优化,我们带入跟昨天差不多的思维,先分析问题需要的最优解--找到最大的数并且判断是否比所有数都大两倍,这个问题可以理解为,找到最大的数,并且判断它是否比第二大的数大两倍。
这样子看似麻烦的第二步就变得简单了,我们只要在第一边遍历的过程中,额外去维护一个第二大的数,实际的操作就是:

维护两个变量,一个变量为最大的数max,另一个是第二大的数secondMax,然后带着这两个数去遍历数组nums:

  1. nums[i]大于max,那么就将max更新为nums[i],还要记得将max原本的值赋给secondMax
  2. 否则,就去判断nums[i]是否大于secondMax,是的话将secondMax的值更新为nums[i]
  3. 以上都不满足则说明nums[i]比两个数都小,跳过

在遍历完数组过后,得到的max就是最大的数,secondMax就是第二大的数,这时候将两个数做一个比较就可以了。

代码

/** 
* @param {number[]} nums 
* @return {number} 
*/ 
var dominantIndex = function(nums) { 
    let max = 0; 
    let maxIndex = 0; 
    let secondMax = 0; 
    nums.forEach((item,index)=>{ 
        if(item>max){ 
            secondMax = max 
            max = item 
            maxIndex = index 
        }else if(item>secondMax){ 
            secondMax = item 
        } 
    }) 
    if(max>=secondMax*2){ 
    return maxIndex 
    } 
    return -1 
};

image.png