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⏰0900. RLE 迭代器【中等】

0900. RLE 迭代器【中等】 ​

1. 📝 题目描述 ​

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，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。

示例 1：

txt
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。

提示：

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

2. 🎯 s.1 - 模拟 ​

c
typedef struct {
    int* encoding;
    int size;
    int idx;
} RLEIterator;

RLEIterator* rLEIteratorCreate(int* encoding, int encodingSize) {
    RLEIterator* obj = (RLEIterator*)malloc(sizeof(RLEIterator));
    obj->encoding = (int*)malloc(sizeof(int) * encodingSize);
    memcpy(obj->encoding, encoding, sizeof(int) * encodingSize);
    obj->size = encodingSize;
    obj->idx = 0;
    return obj;
}

int rLEIteratorNext(RLEIterator* obj, int n) {
    while (obj->idx < obj->size) {
        if (obj->encoding[obj->idx] >= n) {
            obj->encoding[obj->idx] -= n;
            return obj->encoding[obj->idx + 1];
        }
        n -= obj->encoding[obj->idx];
        obj->idx += 2;
    }
    return -1;
}

void rLEIteratorFree(RLEIterator* obj) { free(obj->encoding); free(obj); }
js
/**
 * @param {number[]} encoding
 */
var RLEIterator = function (encoding) {
  this.encoding = encoding
  this.idx = 0
}

/**
 * @param {number} n
 * @return {number}
 */
RLEIterator.prototype.next = function (n) {
  while (this.idx < this.encoding.length) {
    if (this.encoding[this.idx] >= n) {
      this.encoding[this.idx] -= n
      return this.encoding[this.idx + 1]
    }
    n -= this.encoding[this.idx]
    this.idx += 2
  }
  return -1
}
py
class RLEIterator:
    def __init__(self, encoding: List[int]):
        self.encoding = encoding
        self.idx = 0

    def next(self, n: int) -> int:
        while self.idx < len(self.encoding):
            if self.encoding[self.idx] >= n:
                self.encoding[self.idx] -= n
                return self.encoding[self.idx + 1]
            n -= self.encoding[self.idx]
            self.idx += 2
        return -1
  • 时间复杂度：所有 next 调用总计 O(n)，其中 n 是编码长度
  • 空间复杂度：O(n)

算法思路：

  • 维护当前指针 idx，每次 next(n) 消耗 n 个元素
  • 若当前段剩余 ≥ n 则直接扣减并返回对应值，否则跳到下一段