Dadas dos arrays A[] y B[] que contienen N elementos, la tarea es encontrar, para cada elemento de la array B[] , el elemento que es estrictamente mayor que el elemento que está presente en la array A[] . Si no hay ningún valor presente, imprima ‘null’.
Nota: El valor de la array A[] solo se puede usar una vez.
Ejemplos:
Entrada: A[] = {0, 1, 2, 3, 4}, B[] = {0, 1, 1, 2, 3}
Salida: 1 2 3 4 nulo
Explicación:
Al iterar cada elemento en la array B []:
el valor que es estrictamente mayor que 0 y está presente en el arreglo A[] es 1.
De manera similar, el valor que es estrictamente mayor que 1 y está presente en el arreglo A[] es 2.
De manera similar, el valor que es estrictamente mayor que 1 y presente en el arreglo A[] es 3 porque 2 ya se usó para el 1 anterior.
De manera similar, el valor que es estrictamente mayor que 2 y presente en el arreglo A[] es 4.
Ahora, no hay valor en la array que es mayor que 3 porque 4 ya se ha utilizado para los 2 anteriores. Por lo tanto, se imprime nulo.Entrada: A[] = {0, 1, 6, 4, 0, 2, 4, 2, 4, 7}, B[] = {0, 1, 6, 4, 0, 2, 4, 2, 4 , 7}
Salida: 1 2 7 6 2 4 nulo 4 nulo nulo
Enfoque: La idea es utilizar la estructura de datos del conjunto de árboles . Pero dado que un conjunto de árboles no admite valores duplicados, se usa un mapa hash para almacenar la frecuencia de los elementos.
- Iterar a través de la array A[] .
- Agregue los elementos de la array A[] al conjunto de árboles.
- Actualice sus frecuencias en el hashmap.
- Ahora, para cada elemento en la array B[], encuentre el valor que es estrictamente mayor que el valor actual usando la función superior() del conjunto de árboles.
- Ahora, reduzca la frecuencia de este número en el mapa hash en 1.
- Siga repitiendo los dos pasos anteriores hasta que la frecuencia de los números se convierta en 0. Si es 0, entonces todas las ocurrencias de ese número se han agotado para los elementos. Entonces, elimine ese elemento del conjunto de árboles.
A continuación se muestra la implementación del enfoque anterior:
C++
// C++ program to find the values // strictly greater than the element // and present in the array #include<bits/stdc++.h> using namespace std; // Function to find the values // strictly greater than the element // and present in the array void operations(int n, long long A[], long long B[]) { // Treeset to store the // values of the array A set<long long>tree; // HashMap to store the frequencies // of the values in array A map<long long, int>freqMap; // Iterating through the array // and add values in the treeset for(int j = 0; j < n; j++) { long long x = A[j]; tree.insert(x); freqMap[x]++; } // Finding the strictly greater value // in the array A[] using "higher()" // function and also reducing the // frequency of that value because it // has to be used only once for(int j = 0; j < n; j++) { long long x = B[j]; // If the higher value exists if (tree.upper_bound(x) != tree.end()) { cout << *tree.upper_bound(x) << " "; // If the frequency value is 1 // then remove it from treeset // because it has been used // and its frequency becomes 0 if (freqMap[*tree.upper_bound(x)] == 1) { tree.erase(*tree.upper_bound(x)); } // Else, reducing the frequency // by 1 else { freqMap[*tree.upper_bound(x)]--; } } // If the value is not present // then print null else { cout << "null "; } } } // Driver code int main() { int n = 12; long long A[] = { 9, 5, 100, 4, 89, 2, 0, 2, 89, 77, 77, 77 }; long long B[] = { 0, 18, 60, 34, 50, 29, 4, 20, 48, 77, 2, 8 }; operations(n, A, B); } // This code is contributed by Stream_Cipher
Java
// Java program to find the values // strictly greater than the element // and present in the array import java.io.*; import java.util.*; public class GFG { // Function to find the values // strictly greater than the element // and present in the array public static void operations( int n, long A[], long B[]) { // Treeset to store the // values of the array A TreeSet<Long> tree = new TreeSet<Long>(); // HashMap to store the frequencies // of the values in array A HashMap<Long, Integer> freqMap = new HashMap<Long, Integer>(); // Iterating through the array // and add values in the treeset for (int j = 0; j < n; j++) { long x = A[j]; tree.add(x); // Updating the frequencies if (freqMap.containsKey(x)) { freqMap.put(x, freqMap.get(x) + 1); } else { freqMap.put(x, 1); } } // Finding the strictly greater value // in the array A[] using "higher()" // function and also reducing the // frequency of that value because it // has to be used only once for (int j = 0; j < n; j++) { long x = B[j]; // If the higher value exists if (tree.higher(x) != null) { System.out.print(tree.higher(x) + " "); // If the frequency value is 1 // then remove it from treeset // because it has been used // and its frequency becomes 0 if (freqMap.get(tree.higher(x)) == 1) { tree.remove(tree.higher(x)); } // Else, reducing the frequency // by 1 else { freqMap.put( tree.higher(x), freqMap.get(tree.higher(x)) - 1); } } // If the value is not present // then print null else { System.out.print("null "); } } } // Driver code public static void main(String args[]) { int n = 12; long A[] = new long[] { 9, 5, 100, 4, 89, 2, 0, 2, 89, 77, 77, 77 }; long B[] = new long[] { 0, 18, 60, 34, 50, 29, 4, 20, 48, 77, 2, 8 }; operations(n, A, B); } }
Python3
# Python program to find the values # strictly greater than the element # and present in the array from typing import List from bisect import bisect_right # Function to find the values # strictly greater than the element # and present in the array def operations(n: int, A: List[int], B: List[int]) -> None: # Treeset to store the # values of the array A tree = set() # HashMap to store the frequencies # of the values in array A freqMap = dict() # Iterating through the array # and add values in the treeset for j in range(n): x = A[j] tree.add(x) if x not in freqMap: freqMap[x] = 0 freqMap[x] += 1 # Finding the strictly greater value # in the array A[] using "higher()" # function and also reducing the # frequency of that value because it # has to be used only once for j in range(n): x = B[j] # If the higher value exists sset = sorted(list(tree)) index = bisect_right(sset, x) if index < len(tree): print(sset[index], end=" ") # If the frequency value is 1 # then remove it from treeset # because it has been used # and its frequency becomes 0 if (freqMap[sset[index]] == 1): tree.remove(sset[index]) # Else, reducing the frequency # by 1 else: freqMap[sset[index]] -= 1 # If the value is not present # then print null else: print("null", end=" ") # Driver code if __name__ == "__main__": n = 12 A = [9, 5, 100, 4, 89, 2, 0, 2, 89, 77, 77, 77] B = [0, 18, 60, 34, 50, 29, 4, 20, 48, 77, 2, 8] operations(n, A, B) # This code is contributed by sanjeev2552
2 77 77 77 89 89 5 100 null null 4 9
Complejidad de tiempo: O (N * log (N)) porque la inserción de un elemento toma log (N) en un conjunto de árboles.
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Artículo escrito por jain1898580 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA