(LeetCodeHot100)31. 下一个排列——next-permutation

31. 下一个排列——next-permutation

整数数组的一个 排列 就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。

  • 例如,arr = [1,2,3] ,以下这些都可以视作 arr 的排列:[1,2,3][1,3,2][3,1,2][2,3,1]

整数数组的 下一个排列 是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中,那么数组的 下一个排列 就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的排列,那么这个数组必须重排为字典序最小的排列(即,其元素按升序排列)。

  • 例如,arr = [1,2,3] 的下一个排列是 [1,3,2]
  • 类似地,arr = [2,3,1] 的下一个排列是 [3,1,2]
  • arr = [3,2,1] 的下一个排列是 [1,2,3] ,因为 [3,2,1] 不存在一个字典序更大的排列。

给你一个整数数组 nums ,找出 nums 的下一个排列。

必须** 原地 **修改,只允许使用额外常数空间。

示例 1:

1
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输入:nums = [1,2,3]
输出:[1,3,2]

示例 2:

1
2
输入:nums = [3,2,1]
输出:[1,2,3]

示例 3:

1
2
输入:nums = [1,1,5]
输出:[1,5,1]

提示:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • 0 <= nums[i] <= 100

前言

本题要求我们实现一个算法,将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。

以数字序列 [1,2,3] 为例,其排列按照字典序依次为:

[1,2,3][1,3,2][2,1,3][2,3,1][3,1,2][3,2,1]

这样,排列 [2,3,1] 的下一个排列即为 [3,1,2]。特别的,最大的排列 [3,2,1] 的下一个排列为最小的排列 [1,2,3]。

方法一:两遍扫描

思路及解法

注意到下一个排列总是比当前排列要大,除非该排列已经是最大的排列。我们希望找到一种方法,能够找到一个大于当前序列的新序列,且变大的幅度尽可能小。具体地:

  1. 我们需要将一个左边的「较小数」与一个右边的「较大数」交换,以能够让当前排列变大,从而得到下一个排列。
  2. 同时我们要让这个「较小数」尽量靠右,而「较大数」尽可能小。当交换完成后,「较大数」右边的数需要按照升序重新排列。这样可以在保证新排列大于原来排列的情况下,使变大的幅度尽可能小。

以排列 [4,5,2,6,3,1] 为例:

  • 我们能找到的符合条件的一对「较小数」与「较大数」的组合为 2 与 3,满足「较小数」尽量靠右,而「较大数」尽可能小。
  • 当我们完成交换后排列变为 [4,5,3,6,2,1],此时我们可以重排「较小数」右边的序列,序列变为 [4,5,3,1,2,6]。

具体地,我们这样描述该算法,对于长度为 n 的排列 a

  1. 首先从后向前查找第一个顺序对 (i,i+1),满足 a[i]<a[i+1]。这样「较小数」即为 a[i]。此时 [i+1,n) 必然是下降序列。
  2. 如果找到了顺序对,那么在区间 [i+1,n) 中从后向前查找第一个元素 j 满足 a[i]<a[j]。这样「较大数」即为 a[j]。
  3. 交换 a[i] 与 a[j],此时可以证明区间 [i+1,n) 必为降序。我们可以直接使用双指针反转区间 [i+1,n) 使其变为升序,而无需对该区间进行排序。

fig1

注意

如果在步骤 1 找不到顺序对,说明当前序列已经是一个降序序列,即最大的序列,我们直接跳过步骤 2 执行步骤 3,即可得到最小的升序序列。

该方法支持序列中存在重复元素,且在 C++ 的标准库函数 next_permutation 中被采用。

代码

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class Solution {
public void nextPermutation(int[] nums) {
int i = nums.length - 2;
while (i >= 0 && nums[i] >= nums[i + 1]) {
i--;
}
if (i >= 0) {
int j = nums.length - 1;
while (j >= 0 && nums[i] >= nums[j]) {
j--;
}
swap(nums, i, j);
}
reverse(nums, i + 1);
}

public void swap(int[] nums, int i, int j) {
int temp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = temp;
}

public void reverse(int[] nums, int start) {
int left = start, right = nums.length - 1;
while (left < right) {
swap(nums, left, right);
left++;
right--;
}
}
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(N),其中 N 为给定序列的长度。我们至多只需要扫描两次序列,以及进行一次反转操作。
  • 空间复杂度:O(1),只需要常数的空间存放若干变量。