Typescript 编码编年史：增加三元组子序列- 技术经验 -卓越飞翔博客

typescript 编码编年史：增加三元组子序列

问题陈述：

给定一个整数数组 nums，如果存在三个索引 (i, j, k)，使得 i

示例1：

输入：nums = [1,2,3,4,5]
输出：true
解释：任何 i

示例2：

输入：nums = [5,4,3,2,1]
输出：假
解释：不存在三元组。

示例3：

输入：nums = [2,1,5,0,4,6]
输出：true
解释：三元组 (3, 4, 5) 有效，因为 nums[3] == 0

限制条件：

1
-2^31

跟进：

你能实现一个以 o(n) 时间复杂度和 o(1) 空间复杂度运行的解决方案吗？

初步思考过程：

为了有效地解决这个问题，我们需要跟踪迄今为止遇到的最小和第二小的值。如果我们找到大于第二小值的第三个值，那么我们就找到了递增三元组。

基本解决方案（暴力）：

暴力解决方案涉及检查所有可能的三元组，看看是否存在满足条件 i

代码：

function increasingtripletbruteforce(nums: number[]): boolean {
    const n = nums.length;
    for (let i = 0; i 



<h3>
  
  
  时间复杂度分析：
</h3>

时间复杂度： o(n^3)，其中n是数组的长度。这是因为我们正在检查所有可能的三元组。
空间复杂度： o(1)，因为我们没有使用任何额外的空间。

限制：

暴力解决方案效率不高，不适合大输入。

优化方案：

优化的解决方案涉及迭代数组，同时维护两个变量，第一和第二，它们代表迄今为止遇到的最小和第二小的值。如果我们找到大于秒的值，则返回 true。

代码：

function increasingtriplet(nums: number[]): boolean {
    let first = infinity;
    let second = infinity;

    for (let num of nums) {
        if (num 



<h3>
  
  
  时间复杂度分析：
</h3>

时间复杂度： o(n)，其中n是数组的长度。我们迭代数组一次。
空间复杂度： o(1)，因为我们仅使用恒定量的额外空间。

基本解决方案的改进：

该解决方案以线性时间运行并使用恒定空间，使其对于给定的约束而言是最佳的。

边缘情况和测试：

边缘情况：

数组按降序排列。
该数组恰好包含三个按升序排列的元素。
数组有大量元素且没有递增三元组。
数组包含重复项。

测试用例：

console.log(increasingTripletBruteForce([1,2,3,4,5])); // true
console.log(increasingTripletBruteForce([5,4,3,2,1])); // false
console.log(increasingTripletBruteForce([2,1,5,0,4,6])); // true
console.log(increasingTripletBruteForce([1,1,1,1,1])); // false
console.log(increasingTripletBruteForce([1,2])); // false
console.log(increasingTripletBruteForce([1,2,3])); // true
console.log(increasingTripletBruteForce([1,5,0,4,1,3])); // true

console.log(increasingTriplet([1,2,3,4,5])); // true
console.log(increasingTriplet([5,4,3,2,1])); // false
console.log(increasingTriplet([2,1,5,0,4,6])); // true
console.log(increasingTriplet([1,1,1,1,1])); // false
console.log(increasingTriplet([1,2])); // false
console.log(increasingTriplet([1,2,3])); // true
console.log(increasingTriplet([1,5,0,4,1,3])); // true

一般解决问题的策略：

理解问题：仔细阅读问题陈述，了解要求和约束。
识别关键操作： 确定所需的关键操作，例如跟踪最小和第二小的值。
优化效率： 使用高效的算法和数据结构来最小化时间和空间复杂度。
彻底测试： 使用各种情况（包括边缘情况）测试解决方案，以确保正确性。

识别类似问题：

子数组问题：
- 需要查找具有特定属性的子数组的问题。
- 示例：查找最大和子数组（kadane 算法）。
双指针技术：
- 使用两个指针有助于优化解决方案的问题。
- 示例：从排序数组中删除重复项。
就地算法：
- 需要在有限的额外空间内进行操作的问题
- 示例：将数组向右旋转 k 步。

结论：

使用暴力方法和具有线性时间和恒定空间复杂度的优化解决方案可以有效地解决寻找递增三元组子序列的问题。
理解问题并将其分解为可管理的部分至关重要。
使用高效的算法可确保解决方案对于大输入而言是最佳的。
使用各种边缘情况进行测试可确保鲁棒性。
识别问题的模式可以帮助将类似的解决方案应用于其他挑战。