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理论 贪心的本质是选择每一阶段的局部最优#xff0c;从而达到全局最优。
什么时候用贪心#xff1f;可以用局部最优退出全局最优#xff0c;并且想不到反例到情况
贪心的一般解题步骤
将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子…语言Java/Go
理论 贪心的本质是选择每一阶段的局部最优从而达到全局最优。
什么时候用贪心可以用局部最优退出全局最优并且想不到反例到情况
贪心的一般解题步骤
将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解
455.分发饼干 假设你是一位很棒的家长想要给你的孩子们一些小饼干。但是每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i都有一个胃口值 g[i]这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸并且每块饼干 j都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] g[i]我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i 这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子并输出这个最大数值。 示例 1: 输入: g [1,2,3], s [1,1]输出: 1 解释:你有三个孩子和两块小饼干3 个孩子的胃口值分别是1,2,3。虽然你有两块小饼干由于他们的尺寸都是 1你只能让胃口值是 1 的孩子满足。所以你应该输出 1。 示例 2: 输入: g [1,2], s [1,2,3]输出: 2解释:你有两个孩子和三块小饼干2 个孩子的胃口值分别是 1,2。你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。所以你应该输出 2. 本题的目标是满足更多孩子的胃口因此大的饼干就优先满足胃口大的孩子才会确保没有资源浪费。因此局部最优解就是将一定尺寸的饼干尽量喂给与这个尺寸接近胃口的孩子。全局最优就是喂饱尽可能多的孩子。可以先将饼干和胃口数组进行排序从后向前遍历孩子数组将大饼干给胃口大的孩子并且设置一个count统计满足小孩的数量。
class Solution {public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {//先对两个数组进行排序Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);int count0;int indexs.length-1; //饼干数组的下标for(int ig.length-1;i0;i--){//先遍历胃口if(index0 g[i]s[index]){ //再去查找饼干count;index--; //满足条件才会把饼干分配出去饼干的指针也往前移动}}return count;}
}
⚠️注意如果是从后向前遍历应该先遍历胃口再遍历饼干因为这样才不会出现饼干没有合理分配的情况。如果是用小饼干喂饱小胃口则需要先遍历饼干再遍历胃口。
376. 摆动序列 如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替则数字序列称为摆动序列。第一个差如果存在的话可能是正数或负数。少于两个元素的序列也是摆动序列。 例如 [1,7,4,9,2,5] 是一个摆动序列因为差值 (6,-3,5,-7,3) 是正负交替出现的。相反, [1,4,7,2,5] 和 [1,7,4,5,5] 不是摆动序列第一个序列是因为它的前两个差值都是正数第二个序列是因为它的最后一个差值为零。 给定一个整数序列返回作为摆动序列的最长子序列的长度。 通过从原始序列中删除一些也可以不删除元素来获得子序列剩下的元素保持其原始顺序。 示例 1: 输入: [1,7,4,9,2,5]输出: 6解释: 整个序列均为摆动序列。 示例 2: 输入: [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]输出: 7解释: 这个序列包含几个长度为 7 摆动序列其中一个可为[1,17,10,13,10,16,8]。 本题目的是通过删除某些元素找到最长的摆动子序列并返回其长度。摆动序列如果在一个坐标轴上描点应该是持续存在n个峰值的序列。如下图 可以看出需要删除的节点应该是单调递增/递减时非端点的节点。此时一个坡度上会有两个局部峰值。全局最优就是找到局部峰值最多的序列。因为本题返回最长子序列的长度所以不需要进行删除操作只需要统计局部峰值的个数即可。
计算当前节点和前后节点的关系prediffnums[i] - nums[i-1]和curdiffnums[i1] - nums[i]
若prediff 0 curdiff 0 或者 prediff 0 curdiff 0满足这两个条件的时候说明nums[i-1]nums[i]nums[i1]均为峰值。若遇到平坡假设上坡后平坡即prediff 0 curdiff 0遇到最后一个平坡节点时候应该是这样的条件prediff 0 curdiff 0将这个节点保留其他平坡的节点都删除。所以当前峰值的条件为(preDiff 0 curDiff 0) || (preDiff 0 curDiff 0)第一个情况就是下坡第二个情况为上坡。 若遇到单调坡度有平坡我们只需要在 这个坡度 摆动变化的时候更新 prediff 就行这样 prediff 在 单调区间有平坡的时候 就不会发生变化造成误判。 数组首尾两端题目中说了如果只有两个不同的元素那摆动序列也是 2。例如序列[2,5]如果靠统计差值来计算峰值个数就需要考虑数组最左面和最右面的特殊情况。因为我们在计算 prediffnums[i] - nums[i-1] 和 curdiffnums[i1] - nums[i]的时候至少需要三个数字才能计算而数组只有两个数字。这里我们可以写死就是 如果只有两个元素且元素不同那么结果为 2。也可以不写死假设数组最前面还有一个数字那这个数字应该是什么呢之前我们在 讨论 情况一相同数字连续 的时候 prediff 0 curdiff 0 或者 0 也记为波谷。那么为了规则统一针对序列[2,5]可以假设为[2,2,5]这样它就有坡度了即 preDiff 0
class Solution {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {if(nums.length1) return nums.length;int curDiff0; //记录当前节点和后一个节点的差值int preDiff0; //记录前一个节点和当前节点的差值int result1;for(int i0;inums.length-1;i){curDiffnums[i1]-nums[i];if(preDiff0curDiff0 || preDiff0 curDiff0){//出现峰谷的时候result;preDiffcurDiff;}}return result;}
}
53. 最大子序和 给定一个整数数组 nums 找到一个具有最大和的连续子数组子数组最少包含一个元素返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出: 6解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大为 6。 本题跟上题的区别在于要求连续。因此不可以进行删除也不可以对数组重排序。本题的直接思路就是两层for循环嵌套但是时间复杂度太高。可以考虑用贪心算法或动态规划算法。
先尝试找局部最优比如看前两个元素-21肯定会先以1作为开头把1加入到结果中在sum上加上1任何负值只会减少和的值。当以1为开头时又遇到了-3这时sum变成了负值所以将1从结果中删除从3点后面一个元素开始判断以此类推。还要设置变量maxSum记录最大的和。因此如果当加上nums[i]时sum变为负数时就将sum变为0重新计算。
class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {if(nums.length1) return nums[0];int sum0;int maxSumInteger.MIN_VALUE;for(int i0;inums.length;i){sumnums[i];maxSumMath.max(sum, maxSum);if(sum0) sum0;}return maxSum;}
}
