算法初探LeetCode-最多能完成排序的块

LeetCode769-最多能完成排序的块

给定一个长度为 n 的整数数组 arr ，它表示在 [0, n - 1] 范围内的整数的排列。

我们将 arr 分割成若干 块 (即分区)，并对每个块单独排序。将它们连接起来后，使得连接的结果和按升序排序后的原数组相同。

返回数组能分成的最多块数量。

示例 1:

输入: arr = [4,3,2,1,0]
输出: 1
解释:
将数组分成2块或者更多块，都无法得到所需的结果。
例如，分成 [4, 3], [2, 1, 0] 的结果是 [3, 4, 0, 1, 2]，这不是有序的数组。

示例 2:

输入: arr = [1,0,2,3,4]
输出: 4
解释:
我们可以把它分成两块，例如 [1, 0], [2, 3, 4]。
然而，分成 [1, 0], [2], [3], [4] 可以得到最多的块数。
对每个块单独排序后，结果为 [0, 1], [2], [3], [4]

提示:

• n == arr.length
• 1 <= n <= 10
• 0 <= arr[i] < n
• arr 中每个元素都 不同

思路分析

若是当前元素小于栈顶元素的最大值或者当前元素小于栈顶元素的最小值，当前元素是需要合并到栈中去的，因为排序后，当前元素肯定在栈顶的最大元素之前排着，所以必须合并才能保证位置正确。

• 若栈顶元素[min,max],当前的元素num。
• 若是 num < min,则需要合并，因为栈中的元素是严格递增的，若是当前元素小于栈顶元素，排序后，当前元素就会排到栈顶元素前面，所以必须合并后，才能保证所处的位置是正确的。
• 若是num < max，同样也是要合并的，因为排序后num的值肯定在栈顶元素min和max之间，所以合并后才能保证位置正确。

算法代码

public int maxChunksToSorted(int[] arr) {
    int ans = 0, values = 0, indexs = 0;
    for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        indexs += i;
        values += arr[i];
        if (values == indexs) {
            ans++;
            indexs = 0;
            values = 0;
        }
    }
    return ans;
}

结果详情

算法复杂度

• 空间复杂度：$O(1)$
• 时间复杂度：$O(n)$

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