915. 分割数组

NOTE

本文带有 todo 标签,表示尚未完成本人复刷。代码与推导已按公开题目和参考实现整理;刷完后可删除 frontmatter 中的 todo

  • LeetCode:原题1
  • 难度:中等
  • 归类:数组(数组)
  • 主解法:前缀最大值 + 后缀最小值

先给结论

这道题的核心是用父节点森林维护动态连通分量,通过路径压缩和按秩合并降低查询成本。面试时先说清楚“状态表示什么、为什么能排除其他候选、何时更新答案”,再写代码;只报出“用 并查集”还不足以证明理解。

题目描述

题目要求完成“分割数组”。输入包括 nums(integer[]),需要返回 integer。完整限制以原题为准,解题时重点利用这些特征:数组。

示例:

输入:nums = [5,0,3,8,6]
输出:3
解释:left = [5,0,3],right = [8,6]

题型判断

从题目标签和参考实现看,本题采用 并查集。判断依据是:用父节点森林维护动态连通分量,通过路径压缩和按秩合并降低查询成本。

核心思路

parent 表示代表元关系,size 或 rank 记录合并时的结构信息。整个过程保持一个关键不变量:同一集合中的元素最终拥有相同根节点,根节点的 parent 指向自身。因此每一步被排除或已经处理的状态都无需回退,不会漏掉最终答案。

示例步骤图解

阶段当前状态处理动作
读取输入输入:nums = [5,0,3,8,6]输出:3解释:left = [5,0,3],right = [8,6]明确输入、输出和限制
建立状态使用 并查集 所需的边界或辅助结构保证状态定义和代码一致
推进对需要连通的元素执行 union,查询关系时先 find 到各自根节点每一步缩小未处理范围
结束候选区间为空或满足终止条件返回已记录答案

变量与区间含义

  • 主状态:parent 表示代表元关系,size 或 rank 记录合并时的结构信息。
  • 候选区间采用代码中的实际边界定义;若代码使用 left <= right,它表示闭区间 [left, right];若使用 left < right,则必须结合边界赋值判断是闭区间还是左闭右开区间。
  • ans 或返回变量只保存已经被证明有效的候选,不把未经验证的中间状态当作答案。

推进规则

对需要连通的元素执行 union,查询关系时先 find 到各自根节点。移动边界前要能说明被跳过部分为什么不可能更优,这是本题正确性的核心,而不是模板本身。

边界条件与易错点

  • 空输入、只有一个元素,以及答案位于首尾位置时,循环仍应正常结束。
  • 最容易错在没有路径压缩、合并根节点时方向写反,以及连通块计数更新错误。
  • JavaScript 中下标计算优先使用 Math.floor;涉及大整数时要检查是否超过 Number.MAX_SAFE_INTEGER

代码实现

参考实现来源:JoshCrozier/leetcode-javascript,按本文结构重新整理;原项目采用 MIT License

JavaScript 实现

/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number}
 */
var partitionDisjoint = function(nums) {
  let leftMax = nums[0];
  let currentMax = nums[0];
  let partitionIndex = 0;

  for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
    if (nums[i] < leftMax) {
      partitionIndex = i;
      leftMax = currentMax;
    }
    currentMax = Math.max(currentMax, nums[i]);
  }

  return partitionIndex + 1;
};

代码与思路对照

阶段对应代码作用
入口partitionDisjoint接收题目输入,入口签名与 LeetCode 元数据一致
初始化var partitionDisjoint = function(nums)let leftMax = nums[0];let currentMax = nums[0];let partitionIndex = 0;建立后续推进所需的边界、缓存或答案变量
核心推进for (let i = 1; i < nums.length; i++)if (nums[i] < leftMax)落实“对需要连通的元素执行 union,查询关系时先 find 到各自根节点”
输出return partitionIndex + 1只返回已经满足状态定义的最终结果

读代码时应把每个判断还原成“它排除了什么状态或完成了哪次转移”,而不是只记变量名。

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n)。
  • 空间复杂度:O(n)。

复杂度必须按“状态数量 × 每个状态处理成本”分析;如果存在排序、堆操作、递归深度或结果数组,需要单独计入,不能只看最外层循环。

面试官递进追问

1. 为什么本题适合 并查集?

因为用父节点森林维护动态连通分量,通过路径压缩和按秩合并降低查询成本。 为什么问: 检查你是在识别性质,还是只凭题号背模板。回答要抓住可被利用的单调性、重复子问题或数据结构约束。

2. 代码维护的核心状态是什么?

parent 表示代表元关系,size 或 rank 记录合并时的结构信息。 为什么问: 状态定义决定代码是否可证明。回答时要让每个变量都能对应到题意。

3. 这个实现依赖什么不变量?

同一集合中的元素最终拥有相同根节点,根节点的 parent 指向自身。 为什么问: 不变量比逐行复述代码更能证明理解,回答要说明它在初始化、推进和结束时都成立。

4. 为什么这样推进不会漏掉答案?

对需要连通的元素执行 union,查询关系时先 find 到各自根节点,被跳过的状态已经由题目性质证明不可能更优或已经处理完成。 为什么问: 检查正确性证明,重点不是“指针这样写”,而是“为什么可以排除”。

5. 最危险的边界是什么?

最容易错在没有路径压缩、合并根节点时方向写反,以及连通块计数更新错误。 为什么问: 检查代码能否一次通过,回答要给出具体失败场景而不是只说“注意边界”。

6. 复杂度还能优化吗?

先看瓶颈来自状态数量、每次转移成本还是辅助结构操作;只有其中一项能被减少时,复杂度才可能继续下降。 为什么问: 检查你能否从成本组成出发优化,而不是机械背最优复杂度。

7. 如果输入规模扩大或数据改成流式,方案怎么变?

要判断当前算法是否需要随机访问全部输入;若只依赖有限历史状态,可以做滚动或在线维护,否则需要分块、外存或调整数据结构。 为什么问: 检查算法理解能否迁移到工程约束。

8. 有哪些替代解法,如何取舍?

可以从暴力枚举开始,再比较排序、哈希、搜索或动态规划等方案;取舍标准是时间、空间、是否修改输入和实现复杂度。 为什么问: 检查横向比较能力。回答要说明替代方案为什么更慢或在什么条件下更合适。

常见错误回答

  • “这题套 并查集 模板即可”:只有结论,没有说明题目性质和排除依据。
  • 逐行朗读代码:没有建立状态、不变量和正确性因果链。
  • 只报 O(n)O(n²):没有解释每个状态被访问多少次,也容易漏掉排序或辅助结构。
  • 把示例能跑通当成证明:示例只能帮助检查,不能覆盖重复值、空输入和极端边界。

可迁移总结

  • 核心关键词:并查集、状态定义、不变量、推进规则、边界。
  • 一句话本质:用父节点森林维护动态连通分量,通过路径压缩和按秩合并降低查询成本。
  • 思考链路:识别题目性质 → 定义状态 → 证明推进安全 → 确定更新时机 → 检查边界与复杂度。
  • 1 分钟回答:说清题型、核心状态、推进规则和复杂度。
  • 3 分钟回答:补上正确性依据、示例和两个关键边界。
  • 10 分钟回答:写出代码,并比较替代方案、空间优化和工程限制。

刷题后自测

先只回答第 1 题,再展开后续问题:

  1. 不看代码,你能用一句话说出本题的不变量吗?
  1. 如果把示例中的重复值、空输入或边界值换掉,哪一行代码最先受到影响?
  1. 不改变正确性的前提下,你能写出一种替代方案并比较复杂度吗?