给定一个链表，我们需要在给定链表中查找大于当前元素右侧的元素。这些元素的计数需要代入当前节点的值。
让我们采用一个包含以下字符的链表，并用其超越者计数替换每个节点 -
4 -> 6 -> 1 -> 4 -> 6 -> 8 -> 5 -> 8 -> 3
从向后开始，遍历链表（因此我们不需要担心当前左边的元素）。我们的数据结构按排序顺序跟踪当前元素。将排序数据结构中的当前元素替换为其上方元素的总数。
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通过递归的方法，会向后遍历链表。另一种选择是 PBDS。使用 PBDS 可以让我们找到严格小于某个键的元素。我们可以添加当前元素并从严格较小的元素中减去它。
PBDS 不允许重复元素。然而，我们需要重复的元素来进行计数。为了使每个条目唯一，我们将在 PBDS 中插入一对（第一个 = 元素，第二个 = 索引）。为了找到等于当前元素的总元素，我们将使用哈希映射。哈希映射存储每个元素出现的次数（基本整数到整数映射）。
示例
以下是用其超越数替换链表中每个节点的 C++ 程序 -
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <ext/pb_ds/assoc_container.hpp>
#include <ext/pb_ds/tree_policy.hpp>
#define oset tree<pair<int, int>, null_type,less<pair<int, int>>, rb_tree_tag, tree_order_statistics_node_update>
using namespace std;
using namespace __gnu_pbds;
class Node {
public:
int value;
Node * next;
Node (int value) {
this->value = value;
next = NULL;
}
};
void solve (Node * head, oset & os, unordered_map < int, int >&mp, int &count){
if (head == NULL)
return;
solve (head->next, os, mp, count);
count++;
os.insert (
{
head->value, count}
);
mp[head->value]++;
int numberOfElements = count - mp[head->value] - os.order_of_key ({ head->value, -1 });
head->value = numberOfElements;
}
void printList (Node * head) {
while (head) {
cout << head->value << (head->next ? "->" : "");
head = head->next;
}
cout << "\n";
}
int main () {
Node * head = new Node (43);
head->next = new Node (65);
head->next->next = new Node (12);
head->next->next->next = new Node (46);
head->next->next->next->next = new Node (68);
head->next->next->next->next->next = new Node (85);
head->next->next->next->next->next->next = new Node (59);
head->next->next->next->next->next->next->next = new Node (85);
head->next->next->next->next->next->next->next->next = new Node (37);
oset os;
unordered_map < int, int >mp;
int count = 0;
printList (head);
solve (head, os, mp, count);
printList (head);
return 0;
}
输出
43->65->12->46->68->85->59->85->30 6->3->6->4->2->0->1->0->0
说明
因此，对于第一个元素，element = [65, 46, 68, 85, 59, 85]，即 6
第二个元素，元素 = [68, 85, 85] 即 3
所有元素依此类推
结论
此题需要对数据结构和递归有一定的了解。我们需要列出方法，然后根据观察和知识，推导出满足我们需求的数据结构。如果您喜欢这篇文章，请阅读更多内容并敬请关注。
