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1649:通过指令创建有序数组(2207 分)

力扣第 214 场周赛第 4 题

题目

给你一个整数数组 instructions ,你需要根据 instructions 中的元素创建一个有序数组。一开始你有一个空的数组 nums ,你需要 从左到右 遍历 instructions 中的元素,将它们依次插入 nums 数组中。每一次插入操作的 代价 是以下两者的 较小值 :

  • nums 中 严格小于  instructions[i] 的数字数目。
  • nums 中 严格大于  instructions[i] 的数字数目。

比方说,如果要将 3 插入到 nums = [1,2,3,5] ,那么插入操作的 代价 为 min(2, 1) (元素 1 和  2 小于 3 ,元素 5 大于 3 ),插入后 nums 变成 [1,2,3,3,5] 。

请你返回将 instructions 中所有元素依次插入 nums 后的 总最小代价 。由于答案会很大,请将它对 109 + 7 取余 后返回。

示例 1:

输入:instructions = [1,5,6,2]
输出:1
解释:一开始 nums = [] 。
插入 1 ,代价为 min(0, 0) = 0 ,现在 nums = [1] 。
插入 5 ,代价为 min(1, 0) = 0 ,现在 nums = [1,5] 。
插入 6 ,代价为 min(2, 0) = 0 ,现在 nums = [1,5,6] 。
插入 2 ,代价为 min(1, 2) = 1 ,现在 nums = [1,2,5,6] 。
总代价为 0 + 0 + 0 + 1 = 1 。

示例 2:

输入:instructions = [1,2,3,6,5,4]
输出:3
解释:一开始 nums = [] 。
插入 1 ,代价为 min(0, 0) = 0 ,现在 nums = [1] 。
插入 2 ,代价为 min(1, 0) = 0 ,现在 nums = [1,2] 。
插入 3 ,代价为 min(2, 0) = 0 ,现在 nums = [1,2,3] 。
插入 6 ,代价为 min(3, 0) = 0 ,现在 nums = [1,2,3,6] 。
插入 5 ,代价为 min(3, 1) = 1 ,现在 nums = [1,2,3,5,6] 。
插入 4 ,代价为 min(3, 2) = 2 ,现在 nums = [1,2,3,4,5,6] 。
总代价为 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 2 = 3 。

示例 3:

输入:instructions = [1,3,3,3,2,4,2,1,2]
输出:4
解释:一开始 nums = [] 。
插入 1 ,代价为 min(0, 0) = 0 ,现在 nums = [1] 。
插入 3 ,代价为 min(1, 0) = 0 ,现在 nums = [1,3] 。
插入 3 ,代价为 min(1, 0) = 0 ,现在 nums = [1,3,3] 。
插入 3 ,代价为 min(1, 0) = 0 ,现在 nums = [1,3,3,3] 。
插入 2 ,代价为 min(1, 3) = 1 ,现在 nums = [1,2,3,3,3] 。
插入 4 ,代价为 min(5, 0) = 0 ,现在 nums = [1,2,3,3,3,4] 。
​​​​​插入 2 ,代价为 min(1, 4) = 1 ,现在 nums = [1,2,2,3,3,3,4] 。
插入 1 ,代价为 min(0, 6) = 0 ,现在 nums = [1,1,2,2,3,3,3,4] 。
插入 2 ,代价为 min(2, 4) = 2 ,现在 nums = [1,1,2,2,2,3,3,3,4] 。
总代价为 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 + 2 = 4 。

提示:

  • 1 <= instructions.length <= 105
  • 1 <= instructions[i] <= 105

分析

容易想到维护一个 nums 的有序集合,然后二分查找即可。

解答

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3
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6
7
def createSortedArray(self, instructions: List[int]) -> int:
    from sortedcontainers import SortedList
    res, sl = 0, SortedList()
    for x in instructions:
        res += min(sl.bisect_left(x),len(sl)-sl.bisect_right(x))
        sl.add(x)
    return res % (10**9+7)

3908 ms