LC901. 股票价格跨度 online-stock-span
LC901. 股票价格跨度 online-stock-span
设计一个算法收集某些股票的每日报价，并返回该股票当日价格的 跨度 。
当日股票价格的 跨度 被定义为股票价格小于或等于今天价格的最大连续日数（从今天开始往回数，包括今天）。
例如，如果未来 7 天股票的价格是 [100,80,60,70,60,75,85]，那么股票跨度将是 [1,1,1,2,1,4,6] 。
实现 StockSpanner 类：
StockSpanner() 初始化类对象。
int next(int price) 给出今天的股价 price ，返回该股票当日价格的 跨度 。
示例：
输入：
["StockSpanner", "next", "next", "next", "next", "next", "next", "next"]
[[], [100], [80], [60], [70], [60], [75], [85]]
输出：
[null, 1, 1, 1, 2, 1, 4, 6]
解释：
StockSpanner stockSpanner = new StockSpanner();
stockSpanner.next(100); // 返回 1
stockSpanner.next(80); // 返回 1
stockSpanner.next(60); // 返回 1
stockSpanner.next(70); // 返回 2
stockSpanner.next(60); // 返回 1
stockSpanner.next(75); // 返回 4 ，因为截至今天的最后 4 个股价 (包括今天的股价 75) 都小于或等于今天的股价。
stockSpanner.next(85); // 返回 6
提示：
1 <= price <= 10^5
最多调用 next 方法 10^4 次
v1-暴力
思路
先不用思考任何技巧，直接用最暴力的方式来解决。
这里要求的是连续小于等于，不满足的话直接中断累加即可。
实现
class StockSpanner {
private List<Integer> list;
public StockSpanner() {
list = new ArrayList<>();
}
public int next(int price) {
list.add(price);
// 从后往前计算 而且要求连续小于
int res = 1;
for(int i = list.size()-2; i >=0; i--) {
if(list.get(i) <= price) {
res++;
} else {
break;
}
}
return res;
}
}效果
1228ms 击败 5.03%
复杂度
O(N^2)
反思
这一题相对 LC739 比较仁慈，竟然 AC 了。
v2-排序+二分
思路
那么排序+二分可行吗？
不太可行，这里的结果不一定连续。
v3-单调栈
思路
这个是这种类型题目，最推荐的解法。
单调栈
用单调栈维护 (price, span) 对。price：当天的价格；span：以这天为 末尾 的连续 ≤ price 的天数。
流程
每次 next(price)：
弹出栈顶所有 ≤ price 的元素
跨度 = 1 + 弹出的所有元素的 span 累加
实现
class StockSpanner {
private Stack<int[]> stack; // 每个元素 [price, span]
public StockSpanner() {
stack = new Stack<>();
}
public int next(int price) {
int span = 1;
while (!stack.isEmpty() && stack.peek()[0] <= price) {
span += stack.pop()[1];
}
stack.push(new int[]{price, span});
return span;
}
}效果
32ms 击败 40.74%
复杂度
时间复杂度 O(n)，空间 O(n)
为什么要累加？
栈顶的 span 表示 栈顶价格对应的连续天数
如果新价格 ≥ 栈顶价格：
新价格可以把 栈顶那段连续天数 都包含进去，并且把历史的小于的都弹出栈。（如果都保留，那么就降级和以前一样了。）
v4-数组模拟
思路
我们用 array 模拟实现 stack，实现性能的提升。
模拟创建一个数组，大小为 n。然后 top 指针模拟。
最多调用 next 方法 10^4 次，我们默认空间位 10^4 即可。
实现
class StockSpanner {
private int[][] stack = new int[10000][2]; // 每个元素 [price, span]
private int top = 0;
public StockSpanner() {
}
public int next(int price) {
int span = 1;
while ((top > 0) && stack[top-1][0] <= price) {
span += stack[--top][1];
}
stack[top++] = new int[]{price, span};
return span;
}
}效果
46ms 击败 31.99%
反思
为什么性能这么差。
其实每一次都创建一个 int[] 数组，我们可以拆分开。
实现
class StockSpanner {
private int[] prices = new int[10000];
private int[] spans = new int[10000];
private int top = 0;
public StockSpanner() {
}
public int next(int price) {
int span = 1;
while ((top > 0) && prices[top-1] <= price) {
span += spans[--top];
}
spans[top] = span;
prices[top] = price;
top++;
return span;
}
}效果
24ms 72.84%
反思
还能更快吗？
有的，空间复用
v5-空间复用
思路
其实可以进一步空间复用。
也就是数组只开辟一次空间。
实现
class StockSpanner {
private static final int[] prices = new int[10000];
private static final int[] spans = new int[10000];
private int top = 0;
public StockSpanner() {
top = 0;
}
public int next(int price) {
int span = 1;
while ((top > 0) && prices[top-1] <= price) {
span += spans[--top];
}
spans[top] = span;
prices[top] = price;
top++;
return span;
}
}效果
20ms 击败 99.30%
反思
数组模拟的空间复用这个思路不错，以前用的不多。