给你一个非空数组,返回此数组中 第三大的数 。如果不存在,则返回数组中最大的数。
示例 1:
输入:[3, 2, 1]
输出:1
解释:第三大的数是 1 。
示例 2:
输入:[1, 2]
输出:2
解释:第三大的数不存在, 所以返回最大的数 2 。
示例 3:
输入:[2, 2, 3, 1]
输出:1
解释:注意,要求返回第三大的数,是指在所有不同数字中排第三大的数。
此例中存在两个值为 2 的数,它们都排第二。在所有不同数字中排第三大的数为 1 。
提示:
1 <= nums.length <= 10^4
-2^31 <= nums[i] <= 2^31 - 1
进阶: 你能设计一个时间复杂度 O(n)
的解决方案吗?
解法 遍历
思路:先去重复,再排序的做法/用堆的方法都是 n log n n\log n nlogn 级别的,因此不考虑。下面是我第一次做的方法。先循环找出第一大(最大)的数,再找出第二大的数,再循环找出第三大的数, O ( 3 n ) O(3n) O(3n) 的复杂度。
class Solution {
public:
int thirdMax(vector<int>& nums) {
long firMax = LONG_MIN, secMax = LONG_MIN, thiMax = LONG_MIN;
for (int i = 0; i < nums.size(); ++i)
if (nums[i] > firMax)
firMax = nums[i];
for (int i = 0; i < nums.size(); ++i)
if (nums[i] > secMax && nums[i] < firMax)
secMax = nums[i];
for (int i = 0; i < nums.size(); ++i)
if (nums[i] > thiMax && nums[i] < secMax)
thiMax = nums[i];
if (thiMax == LONG_MIN) return firMax;
return thiMax;
}
};
然后其实,可以合成一个循环。像是冒泡或者是单调队列,用 a , b , c a, b,c a,b,c 分别表示最大值,次大值和第三大的数。
- 如果当前元素比 a a a 大,则说明其一定比 b b b 和 c c c 都大。 我们同时更新 b b b 和 c c c 的值。 具体来说就是将 b b b 更新到 c c c , a a a 更新到 b b b (可以形象地考虑成是把元素往后挤出去)。
- 否则我们继续判断是否比 b b b 大,如果比 b b b 大,那么肯定也比 c c c 大,我们同时需要更新 c c c 的值。
- 如果都不比 a a a 和 b b b 大,我们继续判断是否比 c c c 大,如果是,我们更新c的值。
我们初始化 a , b , c a,b,c a,b,c 为 负无穷(LONG_MIN
)。 这样我们最后只要判断 c c c 是不是负无穷即可,如果是负无穷我们返回 a a a ,否则我们返回 c c c 。
class Solution {
public:
int thirdMax(vector<int>& nums) {
long a = LONG_MIN, b = LONG_MIN, c = LONG_MIN;
for (int &num : nums) {
if (num > a) {
c = b; b = a; a = num;
} else if (num > b && num < a) {
c = b; b = num;
} else if (num > c && num < b) {
c = num;
}
}
return (c == LONG_MIN) ? a : c;
}
};
另一种不依赖元素范围的做法是,将 a a a 、 b b b 和 c c c 初始化为空指针或空对象,视作「无穷小」,并在比较大小前先判断是否为空指针或空对象。遍历结束后,若 c c c 为空,则说明第三大的数不存在,返回 a a a ,否则返回 c c c 。
class Solution {
public:
int thirdMax(vector<int> &nums) {
int *a = nullptr, *b = nullptr, *c = nullptr;
for (int &num : nums) {
if (a == nullptr || num > *a) {
c = b;
b = a;
a = #
} else if (*a > num && (b == nullptr || num > *b)) {
c = b;
b = #
} else if (b != nullptr && *b > num && (c == nullptr || num > *c)) {
c = #
}
}
return c == nullptr ? *a : *c;
}
};
复杂度分析:
- 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) ,其中 n n n 是数组 nums \textit{nums} nums 的长度。
- 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1) 。