前言
- 考过概率论,发过一场烧,兜兜转转又一月,轻舟已撞万重山,赶紧刷题
贪心算法理论基础
- 贪心的本质:局部最优→全局最优
- 无套路,常识性推导 + 举反例
455. 分发饼干 - 力扣(LeetCode)
- 先排序,局部最优:最大/小的饼干分给最大/小的小孩,秒了
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class Solution { public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {sort(g.begin(), g.end());sort(s.begin(), s.end());int j = s.size() - 1;int sum = 0;for(int i = g.size() - 1; i >= 0; i--){if(j >= 0 && s[j] >= g[i]){sum++;j--;}}return sum;} };
376. 摆动序列 - 力扣(LeetCode)
- 情况一:上下坡中有平坡,取一边的差值等于0
- 情况二:数组首尾两端,取一个虚拟头,preDiff初始为1
- 情况三:单调坡中有平坡,遇到拐点再更新prediff
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class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {if (nums.size() <= 1) return nums.size();int curDiff = 0; // 当前一对差值int preDiff = 0; // 前一对差值int result = 1; // 记录峰值个数,序列默认序列最右边有一个峰值for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {curDiff = nums[i + 1] - nums[i];// 出现峰值if ((preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)) {result++;preDiff = curDiff; // 注意这里,只在摆动变化的时候更新prediff}}return result;} };
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// 题解来的代码,类似自己起初的思路(可惜自己用flag-1/1调不出来) class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int res = 0;int reverse = 0; //初始不知道第一次会上坡还是下坡for(int i = 1; i < nums.size(); i++){if(nums[i-1]<nums[i] && reverse != 1){ // 这个≠很精髓res++;reverse = 1;//记录上坡了}else if(nums[i-1]>nums[i] && reverse != 2){res++;reverse = 2;//记录下坡了} }return res + 1; //res是两两比较得来的值,差一个边界值要+1} };
53. 最大子数组和 - 力扣(LeetCode)
- 贪心思路:若连续和为负数,则从下一个数重新开始求连续和
- 注意:用result及时记录连续和的最大值(也可能是负的)
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class Solution { public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int result = INT32_MIN;int count = 0;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {count += nums[i];if (count > result) { // 取区间累计的最大值(相当于不断确定最大子序终止位置)result = count;}if (count <= 0) count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置,因为遇到负数一定是拉低总和}return result;} };
后言
- 第二题死磕太久了,蓝受,一下子就10点了,贪心第一次做好难想哦~