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目标

给你两个 非递增 的整数数组 nums1 和 nums2 ，数组下标均 从 0 开始 计数。

下标对 (i, j) 中 0 <= i < nums1.length 且 0 <= j < nums2.length 。如果该下标对同时满足 i <= j 且 nums1[i] <= nums2[j] ，则称之为 有效 下标对，该下标对的 距离 为 j - i 。

返回所有 有效 下标对 (i, j) 中的 最大距离 。如果不存在有效下标对，返回 0 。

一个数组 arr ，如果每个 1 <= i < arr.length 均有 arr[i-1] >= arr[i] 成立，那么该数组是一个 非递增 数组。

示例 1：

输入：nums1 = [55,30,5,4,2], nums2 = [100,20,10,10,5]
输出：2
解释：有效下标对是 (0,0), (2,2), (2,3), (2,4), (3,3), (3,4) 和 (4,4) 。
最大距离是 2 ，对应下标对 (2,4) 。

示例 2：

输入：nums1 = [2,2,2], nums2 = [10,10,1]
输出：1
解释：有效下标对是 (0,0), (0,1) 和 (1,1) 。
最大距离是 1 ，对应下标对 (0,1) 。

示例 3：

输入：nums1 = [30,29,19,5], nums2 = [25,25,25,25,25]
输出：2
解释：有效下标对是 (2,2), (2,3), (2,4), (3,3) 和 (3,4) 。
最大距离是 2 ，对应下标对 (2,4) 。

说明：

• 1 <= nums1.length <= 10^5
• 1 <= nums2.length <= 10^5
• 1 <= nums1[i], nums2[j] <= 10^5
• nums1 和 nums2 都是 非递增 数组

思路

有两个非递增的整数数组 nums1 和 nums2，返回有效下标对的最大距离，如果不存在有效下标对，返回 0。有效下标对 (i, j) 需要满足 i <= j && nums1[i] <= nums2[j]。

二分查找 nums2 大于等于 nums1[i] 的最大下标，记录 j - i 的最大值。

代码

/**
 * @date 2026-04-19 23:44
 */
public class MaxDistance1855 {

    public int maxDistance(int[] nums1, int[] nums2) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
            int j = upperBound(nums2, i, nums1[i]);
            res = Math.max(res, j - i);
        }
        return res;
    }

    public int upperBound(int[] arr, int l, int target) {
        int r = arr.length - 1;
        int m = l + (r - l) / 2;
        while (l <= r) {
            if (arr[m] >= target) {
                l = m + 1;
            } else {
                r = m - 1;
            }
            m = l + (r - l) / 2;
        }
        return r;
    }
}

性能

目标

给你一个整数数组 nums。

镜像对 是指一对满足下述条件的下标 (i, j)：

• 0 <= i < j < nums.length，并且
• reverse(nums[i]) == nums[j]，其中 reverse(x) 表示将整数 x 的数字反转后形成的整数。反转后会忽略前导零，例如 reverse(120) = 21。

返回任意镜像对的下标之间的 最小绝对距离。下标 i 和 j 之间的绝对距离为 abs(i - j)。

如果不存在镜像对，返回 -1。

示例 1：

输入： nums = [12,21,45,33,54]
输出： 1
解释：
镜像对为：
(0, 1)，因为 reverse(nums[0]) = reverse(12) = 21 = nums[1]，绝对距离为 abs(0 - 1) = 1。
(2, 4)，因为 reverse(nums[2]) = reverse(45) = 54 = nums[4]，绝对距离为 abs(2 - 4) = 2。
所有镜像对中的最小绝对距离是 1。

示例 2：

输入： nums = [120,21]
输出： 1
解释：
只有一个镜像对 (0, 1)，因为 reverse(nums[0]) = reverse(120) = 21 = nums[1]。
最小绝对距离是 1。

示例 3：

输入： nums = [21,120]
输出： -1
解释：
数组中不存在镜像对。

说明：

• 1 <= nums.length <= 10^5
• 1 <= nums[i] <= 10^9

思路

有一个整数数组 nums，镜像对指满足条件的下标对 (i, j)，0 <= i < j < nums.length && reverse(nums[i]) == nums[j]，reverse(x) 将 x 的十进制表示的顺序反转并且去掉前导零。返回镜像对的最小距离。

维护左边的镜像值，枚举右，判断已维护的镜像值中是否存在当前值，取距离的最小值即可。

代码

/**
 * @date 2026-04-17 8:49
 */
public class MinMirrorPairDistance3761 {

    public int minMirrorPairDistance(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int n = nums.length;
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int num = nums[i];
            if (map.get(num) != null) {
                res = Math.min(res, i - map.get(num));
            }
            int mirror = 0;
            int base = 10;
            while (num > 0) {
                mirror = (num % 10) + mirror * base;
                num /= 10;
            }
            map.put(mirror, i);
        }
        return res == Integer.MAX_VALUE ? -1 : res;
    }

}

性能

目标

给你一个 环形 数组 nums 和一个数组 queries 。

对于每个查询 i ，你需要找到以下内容：

• 数组 nums 中下标 queries[i] 处的元素与 任意 其他下标 j（满足 nums[j] == nums[queries[i]]）之间的 最小 距离。如果不存在这样的下标 j，则该查询的结果为 -1 。

返回一个数组 answer，其大小与 queries 相同，其中 answer[i] 表示查询i的结果。

示例 1：

输入： nums = [1,3,1,4,1,3,2], queries = [0,3,5]
输出： [2,-1,3]
解释：
查询 0：下标 queries[0] = 0 处的元素为 nums[0] = 1 。最近的相同值下标为 2，距离为 2。
查询 1：下标 queries[1] = 3 处的元素为 nums[3] = 4 。不存在其他包含值 4 的下标，因此结果为 -1。
查询 2：下标 queries[2] = 5 处的元素为 nums[5] = 3 。最近的相同值下标为 1，距离为 3（沿着循环路径：5 -> 6 -> 0 -> 1）。

示例 2：

输入： nums = [1,2,3,4], queries = [0,1,2,3]
输出： [-1,-1,-1,-1]
解释：
数组 nums 中的每个值都是唯一的，因此没有下标与查询的元素值相同。所有查询的结果均为 -1。

说明：

• 1 <= queries.length <= nums.length <= 10^5
• 1 <= nums[i] <= 10^6
• 0 <= queries[i] < nums.length

思路

有一个环形数组 nums 和一个查询数组 queries，返回 元素值与 queries[i] 相同的其它元素之间的最小距离，如果不存在则结果为 -1，返回查询结果数组。

根据元素值分组，分组内记录下标。针对每个查询，二分查找元素在分组中的位置，比较前后下标的距离，如果分组只有一个元素，返回 -1。需要特殊处理首与尾的最近距离。

也可以分组后预处理每个位置的最近距离，统一计算前后的最近距离，查询时直接取结果即可。注意循环数组的距离处理，这里直接将超出的距离映射回了原数组下标，因此最近距离需要取 min(d, n - d)，其中 d = abs(i - j) 表示下标 i 与 j 的距离。

代码

/**
 * @date 2026-04-16 8:55
 */
public class SolveQueries3488 {

    public List<Integer> solveQueries_v1(int[] nums, int[] queries) {
        Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            map.putIfAbsent(nums[i], new ArrayList<>());
            map.get(nums[i]).add(i);
        }
        int[] dis = new int[n];
        for (List<Integer> list : map.values()) {
            int size = list.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                int index = list.get(i);
                if (size >= 2) {
                    int prev = Math.abs(index - list.get((size + i - 1) % size));
                    int next = Math.abs(list.get((i + 1) % size) - index);
                    dis[index] = Math.min(Math.min(prev, n - prev), Math.min(next, n - next));
                } else {
                    dis[index] = -1;
                }
            }
        }
        List<Integer> res = new ArrayList<>(queries.length);
        for (int query : queries) {
            res.add(dis[query]);
        }
        return res;
    }

}

性能

目标

给你一个整数数组 nums。

如果满足 nums[i] == nums[j] == nums[k]，且 (i, j, k) 是 3 个 不同 下标，那么三元组 (i, j, k) 被称为 有效三元组 。

有效三元组 的 距离 被定义为 abs(i - j) + abs(j - k) + abs(k - i)，其中 abs(x) 表示 x 的 绝对值 。

返回一个整数，表示 有效三元组 的 最小 可能距离。如果不存在 有效三元组 ，返回 -1。

示例 1：

输入： nums = [1,2,1,1,3]
输出： 6
解释：
最小距离对应的有效三元组是 (0, 2, 3) 。
(0, 2, 3) 是一个有效三元组，因为 nums[0] == nums[2] == nums[3] == 1。它的距离为 abs(0 - 2) + abs(2 - 3) + abs(3 - 0) = 2 + 1 + 3 = 6。

示例 2：

输入： nums = [1,1,2,3,2,1,2]
输出： 8
解释：
最小距离对应的有效三元组是 (2, 4, 6) 。
(2, 4, 6) 是一个有效三元组，因为 nums[2] == nums[4] == nums[6] == 2。它的距离为 abs(2 - 4) + abs(4 - 6) + abs(6 - 2) = 2 + 2 + 4 = 8。

示例 3：

输入： nums = [1]
输出： -1
解释：
不存在有效三元组，因此答案为 -1。

说明：

• 1 <= n == nums.length <= 10^5
• 1 <= nums[i] <= n

思路

参考 3740.三个相等元素之间的最小距离I，数据范围变大了，当时写的就是 O(n) 的解法。

代码

/**
 * @date 2026-04-11 8:46
 */
public class MinimumDistance3740 {

    public int minimumDistance(int[] nums) {
        Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            map.putIfAbsent(nums[i], new ArrayList<>());
            map.get(nums[i]).add(i);
        }
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        for (List<Integer> list : map.values()) {
            int size = list.size();
            if (size < 3) {
                continue;
            }
            for (int i = 2; i < size; i++) {
                res = Math.min(res, list.get(i) * 2 - list.get(i - 2) * 2);
            }
        }
        return res == Integer.MAX_VALUE ? -1 : res;
    }
}

性能