Skip to content

Latest commit

 

History

History
357 lines (293 loc) · 7.64 KB

README.md

File metadata and controls

357 lines (293 loc) · 7.64 KB

2529. 正整数和负整数的最大计数

English Version

题目描述

给你一个按 非递减顺序 排列的数组 nums ，返回正整数数目和负整数数目中的最大值。

  • 换句话讲，如果 nums 中正整数的数目是 pos ，而负整数的数目是 neg ，返回 pos 和 neg二者中的最大值。

注意：0 既不是正整数也不是负整数。

 

示例 1：

输入：nums = [-2,-1,-1,1,2,3]
输出：3
解释：共有 3 个正整数和 3 个负整数。计数得到的最大值是 3 。

示例 2：

输入：nums = [-3,-2,-1,0,0,1,2]
输出：3
解释：共有 2 个正整数和 3 个负整数。计数得到的最大值是 3 。

示例 3：

输入：nums = [5,20,66,1314]
输出：4
解释：共有 4 个正整数和 0 个负整数。计数得到的最大值是 4 。

 

提示：

  • 1 <= nums.length <= 2000
  • -2000 <= nums[i] <= 2000
  • nums 按 非递减顺序 排列。

 

进阶：你可以设计并实现时间复杂度为 O(log(n)) 的算法解决此问题吗？

解法

方法一：遍历

遍历数组，统计正整数和负整数的个数 $a$ 和 $b$，返回 $a$ 和 $b$ 中的较大值即可。

时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。

方法二：二分查找

由于数组是按非递减顺序排列的，因此可以使用二分查找找到第一个大于等于 $1$ 的元素的下标 $i$ 以及第一个大于等于 $0$ 的元素的下标 $j$，那么正整数的个数 $a = n - i$，负整数的个数 $b = j$，返回 $a$ 和 $b$ 中的较大值即可。

时间复杂度 $O(\log n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。

Python3

class Solution:
    def maximumCount(self, nums: List[int]) -> int:
        a = sum(v > 0 for v in nums)
        b = sum(v < 0 for v in nums)
        return max(a, b)
class Solution:
    def maximumCount(self, nums: List[int]) -> int:
        a = len(nums) - bisect_left(nums, 1)
        b = bisect_left(nums, 0)
        return max(a, b)

Java

class Solution {
    public int maximumCount(int[] nums) {
        int a = 0, b = 0;
        for (int v : nums) {
            if (v > 0) {
                ++a;
            }
            if (v < 0) {
                ++b;
            }
        }
        return Math.max(a, b);
    }
}
class Solution {
    public int maximumCount(int[] nums) {
        int a = nums.length - search(nums, 1);
        int b = search(nums, 0);
        return Math.max(a, b);
    }

    private int search(int[] nums, int x) {
        int left = 0, right = nums.length;
        while (left < right) {
            int mid = (left + right) >> 1;
            if (nums[mid] >= x) {
                right = mid;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return left;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int maximumCount(vector<int>& nums) {
        int a = 0, b = 0;
        for (int& v : nums) {
            if (v > 0) {
                ++a;
            }
            if (v < 0) {
                ++b;
            }
        }
        return max(a, b);
    }
};
class Solution {
public:
    int maximumCount(vector<int>& nums) {
        int a = nums.end() - lower_bound(nums.begin(), nums.end(), 1);
        int b = lower_bound(nums.begin(), nums.end(), 0) - nums.begin();
        return max(a, b);
    }
};

Go

func maximumCount(nums []int) int {
	a, b := 0, 0
	for _, v := range nums {
		if v > 0 {
			a++
		}
		if v < 0 {
			b++
		}
	}
	return max(a, b)
}

func max(a, b int) int {
	if a > b {
		return a
	}
	return b
}
func maximumCount(nums []int) int {
	a := len(nums) - sort.SearchInts(nums, 1)
	b := sort.SearchInts(nums, 0)
	return max(a, b)
}

func max(a, b int) int {
	if a > b {
		return a
	}
	return b
}

TypeScript

function maximumCount(nums: number[]): number {
    const count = [0, 0];
    for (const num of nums) {
        if (num < 0) {
            count[0]++;
        } else if (num > 0) {
            count[1]++;
        }
    }
    return Math.max(...count);
}
function maximumCount(nums: number[]): number {
    const search = (target: number) => {
        let left = 0;
        let right = n;
        while (left < right) {
            const mid = (left + right) >>> 1;
            if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid;
            }
        }
        return left;
    };
    const n = nums.length;
    const i = search(0);
    const j = search(1);
    return Math.max(i, n - j);
}

Rust

impl Solution {
    pub fn maximum_count(nums: Vec<i32>) -> i32 {
        let mut count = [0, 0];
        for &num in nums.iter() {
            if num < 0 {
                count[0] += 1;
            } else if num > 0 {
                count[1] += 1;
            }
        }
        *count.iter().max().unwrap()
    }
}
impl Solution {
    fn search(nums: &Vec<i32>, target: i32) -> usize {
        let mut left = 0;
        let mut right = nums.len();
        while left < right {
            let mid = (left + right) >> 1;
            if nums[mid] < target {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid;
            }
        }
        left
    }

    pub fn maximum_count(nums: Vec<i32>) -> i32 {
        let n = nums.len();
        let i = Self::search(&nums, 0);
        let j = Self::search(&nums, 1);
        i.max(n - j) as i32
    }
}
impl Solution {
    pub fn maximum_count(nums: Vec<i32>) -> i32 {
        let mut a = 0;
        let mut b = 0;

        for n in nums {
            if n > 0 {
                a += 1;
            } else if n < 0 {
                b += 1
            }
        }

        std::cmp::max(a, b)
    }
}

C

#define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))

int maximumCount(int* nums, int numsSize) {
    int count[2] = {0};
    for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
        if (nums[i] < 0) {
            count[0]++;
        } else if (nums[i] > 0) {
            count[1]++;
        }
    }
    return max(count[0], count[1]);
}
#define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))

int search(int* nums, int numsSize, int target) {
    int left = 0;
    int right = numsSize;
    while (left < right) {
        int mid = (left + right) >> 1;
        if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid;
        }
    }
    return left;
}

int maximumCount(int* nums, int numsSize) {
    int i = search(nums, numsSize, 0);
    int j = search(nums, numsSize, 1);
    return max(i, numsSize - j);
}

...