贪心算法 part02
- 122.买卖股票的最佳时机II
- 解题思路
- 55. 跳跃游戏
- 解题思路
- 45.跳跃游戏II (来不及了 明天刷
- 解题思路
122.买卖股票的最佳时机II
动态规划章节会重点讲买卖股票问题
本题解法很巧妙,大家可以看题思考一下,在看题解。
题目链接: 122.买卖股票的最佳时机II
文章/视频讲解: 122.买卖股票的最佳时机II
解题思路
从图中可以发现,其实我们需要收集每天的正利润就可以,收集正利润的区间,就是股票买卖的区间,而我们只需要关注最终利润,不需要记录区间。
那么只收集正利润就是贪心所贪的地方!
局部最优:收集每天的正利润,全局最优:求得最大利润。
局部最优可以推出全局最优
// 贪心
class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int sum = 0;for(int i = 1; i < prices.length; i++){sum += (prices[i] - prices[i-1]) > 0 ? (prices[i] - prices[i-1]) : 0;}return sum;}
}
55. 跳跃游戏
本题如果没接触过,很难想到,所以不要自己憋时间太久,读题思考一会,没思路立刻看题解
题目链接: 55. 跳跃游戏
文章/视频讲解: 55. 跳跃游戏
解题思路
这道题目关键点在于:不用拘泥于每次究竟跳几步,而是看覆盖范围,覆盖范围内一定是可以跳过来的,不用管是怎么跳的。
贪心算法局部最优解
:每次取最大跳跃步数(取最大覆盖范围)
整体最优解
:最后得到整体最大覆盖范围,看是否能到终点。
// 贪心
class Solution {public boolean canJump(int[] nums) {if (nums.length == 1) {return true;}//覆盖范围, 初始覆盖范围应该是0,因为下面的迭代是从下标0开始的int ranges = 0;for(int i = 0; i <= ranges; i++){//在覆盖范围内更新最大的覆盖范围ranges = Math.max(ranges, i + nums[i]);if(ranges >= nums.length - 1){return true;}}return false;}
}
45.跳跃游戏II (来不及了 明天刷
本题同样不容易想出来。贪心就是这样,有的时候 会感觉简单到离谱,有时候,难的不行,主要是不容易想到。
题目链接: 45.跳跃游戏II
文章/视频讲解:[ 45.跳跃游戏II ]
(https://programmercarl.com/0045.%E8%B7%B3%E8%B7%83%E6%B8%B8%E6%88%8FII.html)
解题思路