What is the best way to solve Replace each element by rank?

The optimized O(n) approach using Arrays patterns is generally preferred.

Python 기본 사항쉬움

각 요소를 순위로 교체

'순위별로 각 요소 바꾸기' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

배열이 오름차순으로 정렬될 때 배열의 각 요소를 순위로 바꾸는 함수 replace_by_rank(arr)을 작성하세요. 가장 작은 요소는 순위 1을 얻고 두 번째로 작은 요소는 순위 2를 얻는 식으로 진행됩니다. 두 요소가 동일하면 동일한 순위를 얻습니다. 순위 배열을 반환합니다.

제약

•1 <= len(arr) <= 10^5
•-10^9 <= arr[i] <= 10^9

예

Example 1

Input

arr = [20, 15, 26, 2, 98, 6]

Output

[4, 3, 5, 1, 6, 2]

Explanation

Sorted: [2,6,15,20,26,98]. Ranks: 2->1, 6->2, 15->3, 20->4, 26->5, 98->6.

Example 2

Input

arr = [10, 10, 10]

Output

[1, 1, 1]

Explanation

All elements are equal, so all get rank 1.

Example 3

Input

arr = [5, 3, 1]

Output

[3, 2, 1]

Explanation

Sorted: [1,3,5]. Ranks: 1->1, 3->2, 5->3.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 배열별 데이터 구조를 사용하는 것을 고려해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

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편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

배열 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def replace_with_rank(arr):
    # Optimized: Use sorting and a dictionary
    if not arr: return []
    
    # Get unique elements sorted
    sorted_unique = sorted(list(set(arr)))
    
    # Map each element to its rank
    rank_map = {val: i + 1 for i, val in enumerate(sorted_unique)}
    
    # Replace elements with ranks
    return [rank_map[x] for x in arr]

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def replace_with_rank(arr):
    # Brute force: For each element, count how many smaller unique elements exist
    n = len(arr)
    ranks = []
    for i in range(n):
        smaller_unique = set()
        for j in range(n):
            if arr[j] < arr[i]:
                smaller_unique.add(arr[j])
        ranks.append(len(smaller_unique) + 1)
    return ranks