0900. RLE 迭代器

• 标签：设计、数组、计数、迭代器
• 难度：中等

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题目大意

描述：我们可以使用游程编码（即 RLE）来编码一个整数序列。在偶数长度 $encoding$ ( 从 $0$ 开始 )的游程编码数组中，对于所有偶数 $i$，$encoding[i]$ 告诉我们非负整数 $encoding[i + 1]$ 在序列中重复的次数。

• 例如，序列 $arr = [8,8,8,5,5]$ 可以被编码为 $encoding =[3,8,2,5]$。$encoding =[3,8,0,9,2,5]$ 和 $encoding =[2,8,1,8,2,5]$ 也是 $arr$ 有效的 RLE。

给定一个游程长度的编码数组 $encoding$。

要求：设计一个迭代器来遍历它。

实现 RLEIterator 类:

• RLEIterator(int[] encoded) 用编码后的数组初始化对象。
• int next(int n) 以这种方式耗尽后 $n$ 个元素并返回最后一个耗尽的元素。如果没有剩余的元素要耗尽，则返回 $-1$。

说明：

• $2 \le encoding.length \le 1000$。
• $encoding.length$ 为偶。
• $0 \le encoding[i] \le 10^9$。
• $1 \le n \le 10^9$。
• 每个测试用例调用 next 不高于 $1000$ 次。

示例：

• 示例 1：

输入：
["RLEIterator","next","next","next","next"]
[[[3,8,0,9,2,5]],[2],[1],[1],[2]]
输出：
[null,8,8,5,-1]
解释：
RLEIterator rLEIterator = new RLEIterator([3, 8, 0, 9, 2, 5]); // 这映射到序列 [8,8,8,5,5]。
rLEIterator.next(2); // 耗去序列的 2 个项，返回 8。现在剩下的序列是 [8, 5, 5]。
rLEIterator.next(1); // 耗去序列的 1 个项，返回 8。现在剩下的序列是 [5, 5]。
rLEIterator.next(1); // 耗去序列的 1 个项，返回 5。现在剩下的序列是 [5]。
rLEIterator.next(2); // 耗去序列的 2 个项，返回 -1。 这是由于第一个被耗去的项是 5，
但第二个项并不存在。由于最后一个要耗去的项不存在，我们返回 -1。

解题思路

思路 1：模拟

1. 初始化时：
   1. 保存数组 $encoding$ 作为成员变量。
   2. 保存当前位置 $index$，表示当前迭代器指向元素 $encoding[index + 1]$。初始化赋值为 $0$。
   3. 保存当前指向元素 $encoding[index + 1]$ 已经被删除的元素个数 $d\underline{}cnt$。初始化赋值为 $0$。
2. 调用 next(n) 时：
   1. 对于当前元素，先判断当前位置是否超出 $encoding$ 范围，超过则直接返回 $-1$。
   2. 如果未超过，再判断当前元素剩余个数 $encoding[index] - d\underline{}cnt$ 是否小于 $n$ 个。
      1. 如果小于 $n$ 个，则删除当前元素剩余所有个数，并指向下一位置继续删除剩余元素。
      2. 如果等于大于等于 $n$ 个，则令当前指向元素 $encoding[index + 1]$ 已经被删除的元素个数 $d\underline{}cnt$ 加上 $n$。

思路 1：代码

class RLEIterator:

    def __init__(self, encoding: List[int]):
        self.encoding = encoding
        self.index = 0
        self.d_cnt = 0

    def next(self, n: int) -> int:
        while self.index < len(self.encoding):
            if self.d_cnt + n > self.encoding[self.index]:
                n -= self.encoding[self.index] - self.d_cnt
                self.d_cnt = 0
                self.index += 2
            else:
                self.d_cnt += n
                return self.encoding[self.index + 1]
        return -1

思路 1：复杂度分析

• 时间复杂度：$O(n + m)$，其中 $n$ 为数组 $encoding$ 的长度，$m$ 是调用 next(n) 的次数。
• 空间复杂度：$O(n)$。