给定一个整数序列：a1, a2, ..., an，一个132模式的子序列 ai, aj, ak 被定义为：当 i < j < k 时，ai < ak < aj。设计一个算法，当给定有 n 个数字的序列时，验证这个序列中是否含有132模式的子序列。
注意：n 的值小于15000。
示例1:
输入: [1, 2, 3, 4]
输出: False
解释: 序列中不存在132模式的子序列。示例 2:
输入: [3, 1, 4, 2]
输出: True
解释: 序列中有 1 个132模式的子序列： [1, 4, 2].示例 3:
输入: [-1, 3, 2, 0]
输出: True
解释: 序列中有 3 个132模式的的子序列: [-1, 3, 2], [-1, 3, 0] 和 [-1, 2, 0].来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/132-pattern
一
这道题给我们了一个数组，让我们找到 132 的模式，就是第一个数小于第二第三个数，且第三个数小于第二个数。当然最直接最暴力的方法，就是遍历所有的三个数字的组合，然后验证是否满足这个规律。得莫，OJ 说打妹。那么就只能想办法去优化了，由于暴力搜索的时间复杂度是三次方，在之前的 3Sum 那道题中，我们也有把立方的复杂度减少到平方的复杂度，相当于降了一维（降维打击么？），其实就是先固定一个数字，然后去遍历另外两个数字。我们先确定哪个数字呢，当然是最小的那个啦，我们维护一个变量 mn，初始化为整型最大值，然后在遍历数字的时候，每次用当前数字来更新 mn，然后我们判断，若 mn 为当前数字就跳过，因为需要找到数字j的位置，数字j是大于数字i的，mn 表示的就是数字i。这样数字i和数字j都确定了之后，就要来遍历数字k了，范围是从数组的最后一个位置到数字j之间，只要中间的任何一个数字满足题目要求的关系，就直接返回 true 即可，参见代码如下：
解法一：
class Solution {
public:
bool find132pattern(vector<int>& nums) {
int n = nums.size(), mn = INT_MAX;
for (int j = 0; j < n; ++j) {
mn = min(mn, nums[j]);
if (mn == nums[j]) continue;
for (int k = n - 1; k > j; --k) {
if (mn < nums[k] && nums[j] > nums[k]) return true;
}
}
return false;
}
};那么我们就按顺序来找这三个数，首先我们来找第一个数，这个数需要最小，那么我们如果发现当前数字大于等于后面一个数字，我们就往下继续遍历，直到当前数字小于下一个数字停止。然后我们找第二个数字，这个数字需要最大，那么如果我们发现当前数字小于等于下一个数字就继续遍历，直到当前数字大雨下一个数字停止。最后就找第三个数字，我们验证这个数字是否在之前两个数字的中间，如果没有找到，我们就从第二个数字的后面一个位置继续开始重新找这三个数字，参见代码如下：
解法二：
class Solution {
public:
bool find132pattern(vector<int>& nums) {int n = nums.size(), i = 0, j = 0, k = 0;
while (i < n) {
while (i < n - 1 && nums[i] >= nums[i + 1]) ++i;
j = i + 1;
while (j < n - 1 && nums[j] <= nums[j + 1]) ++j;
k = j + 1;
while (k < n) {
if (nums[k] > nums[i] && nums[k] < nums[j]) return true;
++k;
}
i = j + 1;
}
return false;
}
}; 下面这种方法利用单调栈来做，既简洁又高效，关于单调栈可以参见博主之前的一篇文章 LeetCode Monotonous Stack Summary 单调栈小结。思路是我们维护一个栈和一个变量 third，其中 third 就是第三个数字，也是 pattern 132 中的2，初始化为整型最小值，栈里面按顺序放所有大于 third 的数字，也是 pattern 132 中的3，那么我们在遍历的时候，如果当前数字小于 third，即 pattern 132 中的1找到了，我们直接返回 true 即可，因为已经找到了，注意我们应该从后往前遍历数组。如果当前数字大于栈顶元素，那么我们将栈顶数字取出，赋值给 third，然后将该数字压入栈，这样保证了栈里的元素仍然都是大于 third 的，我们想要的顺序依旧存在，进一步来说，栈里存放的都是可以维持坐标 second > third 的 second 值，其中的任何一个值都是大于当前的 third 值，如果有更大的值进来，那就等于形成了一个更优的 second > third 的这样一个组合，并且这时弹出的 third 值比以前的 third 值更大，为什么要保证 third 值更大，因为这样才可以更容易的满足当前的值 first 比 third 值小这个条件，举个例子来说吧，比如 [2, 4, 2, 3, 5]，由于是从后往前遍历，所以后三个数都不会进入 while 循环，那么栈中的数字为 5, 3, 2（其中2为栈顶元素），此时 third 还是整型最小，那么当遍历到4的时候，终于4大于栈顶元素2了，那么 third 赋值为2，且2出栈。此时继续 while 循环，因为4还是大于新栈顶元素3，此时 third 赋值为3，且3出栈。现在栈顶元素是5，那么 while 循环结束，将4压入栈。下一个数字2，小于 third，则找到符合要求的序列 [2, 4, 3]，参见代码如下：
解法三：
class Solution {
public:
bool find132pattern(vector<int>& nums) {
int third = INT_MIN;
stack<int> st;
for (int i = nums.size() - 1; i >= 0; --i) {
if (nums[i] < third) return true;
while (!st.empty() && nums[i] > st.top()) {
third = st.top(); st.pop();
}
st.push(nums[i]);
}
return false;
}
};讨论：这道题的一个很好的 Follow up 就是求出所有 132 模式的数组，那么解法二和解法三这种想要快速来验证是否存在 132 模式的方法就不太适合，而解法一就比较适合了，我们是需要在找到的时候不直接 return，而是将 mn，数字j，和数字k，放到一个数组里，然后加入结果 res 中，试了题目中的例子3，是可以正确的返回那三个结果的，别的也没怎么试过，感觉应该是正确的。
二
方法一：栈
我们首先考虑 a[i] < a[j] 的部分。当我们固定了 j 时，我可以在 j 的左侧找出一个最小的数作为 a[i]，这是因为最终我们需要满足 a[i] < a[k] < a[j]，那么 a[i] 一定越小越好。因此我们可以对数组 a 维护前缀最小值，即 min[j] = min(a[1 .. j])，这样对于一个固定的 j，min[j] 即为最优的 a[i]。
随后我们再考虑 a[k]，其中 a[k] 需要满足 a[i] < a[k] < a[j]，即 min[j] < a[k] < a[j]。我们可以从数组 a 的末尾开始，从后向前寻找 a[k]。
我们可以用栈来存储所有的 a[k]。在栈中，所有候选的 a[k] 保持降序，即栈顶的元素最小，栈底的元素最大。即如果我们遇到一个新的 a[k]，那么我们会将栈顶的元素依次出栈，直到新的 a[k] 为栈中的最小元素。我们在从右向左遍历数组 a 时，假设我们当前位于 a[j]，首先我们判断是否有 nums[j] > min[j]，如果不成立，那么我们要跳过这个 a[j]，否则我们将栈顶的元素依次出栈，直到栈顶元素 stack[top] 满足 stack[top] > min[j]。在这之后，我们可以确定栈中的所有元素都大于 min[j]（即 num[i]），因此如果此时栈顶的元素和 j 可以满足 132 模式，那么我们就找到了一组合法的满足 132 模式的 i, j, k，否则我们继续寻找，此时需要把 a[j] 入栈。
如果在遍历结束后，我们仍然没有找到满足 132 模式的 i, j, k，那么我们需要返回 False。
Java
public class Solution {
public boolean find132pattern(int[] nums) {
if (nums.length < 3)
return false;
Stack < Integer > stack = new Stack < > ();
int[] min = new int[nums.length];
min[0] = nums[0];
for (int i = 1; i < nums.length; i++)
min[i] = Math.min(min[i - 1], nums[i]);
for (int j = nums.length - 1; j >= 0; j--) {
if (nums[j] > min[j]) {
while (!stack.isEmpty() && stack.peek() <= min[j])
stack.pop();
if (!stack.isEmpty() && stack.peek() < nums[j])
return true;
stack.push(nums[j]);
}
}
return false;
}
}复杂度分析
时间复杂度：O(N)。
空间复杂度：O(N)。
三
M1: 栈
问题是在一个整数序列中，有没有一个子序列符合 ai < ak < aj, 其中 i<j<k
所以可以把问题转化成，找到一个元素 aj, 在区间[1, j-1]里有比他小的元素M1，在区间[j+1, n]里也有比他小的元素M2, 并且M2>M1
所以这里需要让M1尽可能小，所以第一步就是维护一个最小前缀值的数组，即aj对应的最小M1
mi = [nums[0]]
for i in range(1, le):
mi.append(min(nums[i], mi[-1]))因为有了前缀最小值，所以我们可以很快判断aj和M1的关系，接下来的任务就是找M2。
首先可以想到暴力解，遍历[j+1]到n的每一个数，时间复杂度是O(n^2)，那么有什么办法可以优化这部分，我们可以从数组尾部开始向前维护一个单调递减栈，对于每一个aj，如果aj>M1，然后在当前栈中找比M1大的最小值，即以M1为最小标准值来维护这个递减栈之后的栈顶元素，如果栈顶元素小于aj，即找到我们所需要的情况
stack = []
for i in range(le-1, -1, -1):
if nums[i]>mi[i]:
while stack and mi[i]>=stack[-1]:
stack.pop()
if stack and stack[-1]<nums[i]:
return True
stack.append(nums[i])为什么以M1为最小值维护栈不会对后续造成影响
while stack and mi[i]>=stack[-1]:
stack.pop()我们先看看最小前缀值数组有什么特征，很容易得出它是一个非递增数组，
后面的元素都小于或等于当前元素，所以如果当前栈里的元素小于 aj 对应的M1，那么肯定也小于a[j-1] 到a[1]对应的M1，所以直接出栈即可。
为什么最后可以直接入栈
stack.append(nums[i])在上一步以M1维护栈之后，栈里的元素都是大于M1，此时如果栈顶的最小值小于nums[i],就已经找到我们要的情况，否则的话栈内元素都是大于nums[i]的，直接把nums[i]推进栈，不影响递减。
完整代码
class Solution:
def find132pattern(self, nums: List[int]) -> bool:
le = len(nums)
if le<2: return False
mi = [nums[0]]
for i in range(1, le):
mi.append(min(nums[i], mi[-1]))
stack = []
for i in range(le-1, -1, -1):
print(stack)
if nums[i]>mi[i]:
while stack and mi[i]>=stack[-1]:
stack.pop()
if stack and stack[-1]<nums[i]:
return True
stack.append(nums[i])
return False原文地址：https://www.cnblogs.com/wwj99/p/12307534.html