950. 按递增顺序显示卡牌 Medium
牌组中的每张卡牌都对应有一个唯一的整数。你可以按你想要的顺序对这套卡片进行排序。
最初，这些卡牌在牌组里是正面朝下的（即，未显示状态）。
现在，重复执行以下步骤，直到显示所有卡牌为止：
- 从牌组顶部抽一张牌，显示它，然后将其从牌组中移出。
- 如果牌组中仍有牌，则将下一张处于牌组顶部的牌放在牌组的底部。
- 如果仍有未显示的牌，那么返回步骤 1。否则，停止行动。
返回能以递增顺序显示卡牌的牌组顺序。
答案中的第一张牌被认为处于牌堆顶部。
示例 1：
输入：[17,13,11,2,3,5,7]
输出：[2,13,3,11,5,17,7]
解释：
我们得到的牌组顺序为 [17,13,11,2,3,5,7]（这个顺序不重要），然后将其重新排序。
重新排序后，牌组以 [2,13,3,11,5,17,7] 开始，其中 2 位于牌组的顶部。
我们显示 2，然后将 13 移到底部。牌组现在是 [3,11,5,17,7,13]。
我们显示 3，并将 11 移到底部。牌组现在是 [5,17,7,13,11]。
我们显示 5，然后将 17 移到底部。牌组现在是 [7,13,11,17]。
我们显示 7，并将 13 移到底部。牌组现在是 [11,17,13]。
我们显示 11，然后将 17 移到底部。牌组现在是 [13,17]。
我们展示 13，然后将 17 移到底部。牌组现在是 [17]。
我们显示 17。
由于所有卡片都是按递增顺序排列显示的，所以答案是正确的
解题思路
输入：一个整数数组 deck，表示一组乱序的牌，每张牌上的数字各不相同
输出：重新排列后的牌堆，使得按照题目规则依次翻牌后，最终显示的是升序排列
本题属于典型的 基础模拟类队列 + 思维构造题 问题。
我们使用一个队列 index_queue 来模拟牌的下标顺序，并结合排序后的牌堆，构造出原始牌堆的排列顺序：
- 首先对牌堆 deck 排序，升序排列，设为 sorted_deck；
- 初始化一个队列 index_queue，内容是 [0, 1, 2, ..., n-1]，表示每张牌应该放在哪个位置；
- 依次从 sorted_deck 中取出当前最小的牌：
- 从 index_queue 中弹出队首元素 i，表示这张牌要放到结果数组的第 i 个位置；
- 然后模拟“下一张牌放到底部”的过程：将 index_queue 的下一个队首元素弹出后，追加到队尾；
- 重复以上操作直到所有牌放完；
- 最终构造出的 result 数组就是原始牌堆的排列顺序，保证揭牌顺序是升序。
代码实现
python
class Solution:
def deckRevealedIncreasing(self, deck: List[int]) -> List[int]:
n = len(deck)
deck.sort() # 先对牌堆排序，使得我们希望最终按这个顺序揭牌
# 创建一个索引队列，模拟从牌堆顶部往桌子上揭牌的过程
index_queue = [i for i in range(n)]
# 创建一个结果数组，用于放置每张牌的位置
result = [0] * n
# 遍历排序后的每张牌（从最小到最大）
for card in deck:
# 取出当前应该放牌的位置（模拟从队列中取出牌堆顶部）
i = index_queue.pop(0)
result[i] = card # 把当前这张牌放在对应位置上
# 模拟原操作的第二步：把下一张牌放到底部（逆向操作就是把下一个索引移到队列末尾）
# 本质上就是隔一个索引按照升序添加一个最小值
# 0 x 1 x 2 x 3 x 4
# x 5 x 6 x 7 x 8 x
if index_queue:
index_queue.append(index_queue.pop(0))
return resultjavascript
/**
* @param {number[]} deck
* @return {number[]}
*/
const deckRevealedIncreasing = function(deck) {
const indexQueue = Array(deck.length).fill(0).map((item, idx) => idx);
const result = Array(deck.length).fill(0);
deck.sort((a, b) => a - b);
for (let card of deck) {
const i = indexQueue.shift();
result[i] = card;
if (indexQueue.length) {
indexQueue.push(indexQueue.shift());
}
}
return result;
};复杂度分析
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)