【Hello Algorithm】贪心算法

本篇博客介绍：简单介绍下贪心算法

贪心算法

- 介绍贪心算法
- 最小字典序的字符串拼接
- 最多会议数
- 切棍子的最小成本
- IPO
- 灯塔问题

介绍贪心算法

贪心算法是一种极具有自然智慧的算法

它会使用以一种局部最功利的标准来做出一个当前看来最好的选择

如果说我们根据局部最优解算出了全局最优解那么这就是一个有效的贪心

反之我们就可以说这是一个无效的贪心

（也就是说我们用贪心算法做题是可能出错的！）

贪心算法的难点在于我们如何使用局部最功利的标准去得到全局最优解

所以说贪心算法并没有一套很固定的模板对于贪心算法的学习我们只能是增加阅历和经验为主

下面是贪心算法的反例

现在A要从起点走到终点再从终点走到起点从起点到终点的过程中只能够向下或者向左从终点到起点的过程中智能向上或者向右

在这里插入图片描述
如果我们根据贪心算法来解决我们的思路是

去的时候尽量拿到更多的节点
回来的时候尽量拿到更多的节点

我们的路线应该是这样子的

在这里插入图片描述

我们可以发现我们少拿了一个节点

但是最佳的路线其实应该是这样子

在这里插入图片描述

我们全部的节点都拿到了

上面的例子只是为了证明贪心算法也会出错

最小字典序的字符串拼接

题目如下：

给定我们一个由字符串拼接而成的数组strs 我们必须要把所有的字符串拼接出来要求我们返回一个字典序最小的拼接结果

首先我们能够确定的是我们最后拼接出来的字符串长度肯定是一样的

这里同学们一般的贪心策略可能是我们将字符串按照字典序排个序然后直接拼接起来即可

虽然大部分情况下这种策略是对的但是也有反例

比如说两个字符串 “b” “ba”

我们明显可以看出拼接出的最小字符串应该是bab

可以如果按照我们的算法我们得到的就是字符串bba 明显不对

正确的贪心算法如下

我们按照以下结果排序如果a拼接上b 小于 b拼接上a 则a在前反之b在前

使用我们正确的贪心算法就能够得到正确的结果 "bab"了

关于上面贪心的证明过程有点复杂而且就算知道了如何证明也没有什么意义其他的题目并不通用这也就是为什么说学习贪心算法只是为了增加阅历

如果对于这个证明过程有兴趣的同学可以去b站查看左神的算法课学习

这道题我们可以在牛客网上做

最小字典序

代码表示如下

#include <iostream>
using namespace std;
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>bool Less(const string& s1 , const string& s2){return s1 + s2 < s2 + s1;}int main() 
{int count = 0;cin >> count;vector<string> strs;strs.resize(count);int i = 0;string str;while (count--){cin >> str;strs[i] = str;i++;}sort(strs.begin() , strs.end() , Less);string ans;for (int j = 0; j < strs.size() ; j ++){ans += strs[j];}cout << ans << endl;
}

还有就是一般来说面试的时候不会考查贪心算法

如果考查了那么我们可以直接跟面试官说我不确定我的思路对不对但是我可以使用对数器一个个来验证我的思路

最多会议数

给你一个数组 events，其中 events[i] = [startDayi, endDayi] ，表示会议 i 开始于 startDayi ，结束于 endDayi 。

你可以在满足 startDayi <= d <= endDayi 中的任意一天 d 参加会议 i 。注意，一天只能参加一个会议。

请你返回你可以参加的最大会议数目。

这道题我们贪心的想法可能会有很多比如说：

我们每次排序之后选出时间最早的会议之后继续排序
我们每次选择间隔时间短的会议
我们每次都选择结束时间最早的

显然我们能够提出很多种贪心的方法但是我们没有办法去一一证明最快的方式就是直接写出一个暴力方式然后将上面的几种方案全部写成代码使用对数器一一对应

对数器能过那就大概率是对的

我们这里直接给出结论 我们要选择每次开始时间最早的会议

因为我们要尽可能多的参加会议所以说我们每天的时间最好都是能够用起来的

所以说我尽量使用date日期来遍历

当然题目中的隐藏条件就是可以使用的日期等于会议的最后一天所以说我们也可以利用上这个隐藏条件

我们的整体思路如下

首先将所有的会议按照日期的开始进行排序
我们创造一个小根堆用来存放目前可以被使用的会议
如果说当前的日期大于等于会议的开始日期我们就将所有的会议开始日期进入堆中
如果堆中存在可以开的会议我们就开会如果不存在我们就data++ 直到堆中有数据为止

代码表示如下

class Solution {
public:static bool Less(vector<int>& v1 , vector<int>& v2){return v1[0] < v2[0];}int maxEvents(vector<vector<int>>& events) {sort(events.begin() , events.end() , Less);priority_queue<int , vector<int> , greater<int>> pq;int date = 1;int count = 0;int pointer = 0; while (pq.size() || pointer < events.size()){while (pointer < events.size() && events[pointer][0] <= date){pq.push(events[pointer][1]);pointer++;}if (pq.size()){count++;pq.pop();while(pq.size() && pq.top() == date){pq.pop();}}date++;}return count;}
};

切棍子的最小成本

有一根长度为 n 个单位的木棍，棍上从 0 到 n 标记了若干位置。例如，长度为 6 的棍子可以标记如下：

在这里插入图片描述
现在我们给定一个数组数组格式如下 3 2 1 或者 2 2 2 2

总之该数组的和一定为木棍的长度现在告诉你每次切割木棍要花费的代价为木棍的长度要求怎么样切割花费的代价最小

这道题目的解题代码很简单但是思路证明很难还是一样我们只给出代码思路对于证明思路有兴趣的同学可以自己去研究

我们数组中所有的数加入到一个小根堆中设置一个总代价sum

当小根堆的元素大于2的时候我们每次取出两个元素相加 sum加上这两个元素后将这两个元素相加后的值再次放进小根堆中

最后我们得到的结果sum就是答案了

IPO

假设力扣（LeetCode）即将开始 IPO 。为了以更高的价格将股票卖给风险投资公司，力扣希望在 IPO 之前开展一些项目以增加其资本。由于资源有限，它只能在 IPO 之前完成最多 k 个不同的项目。帮助力扣设计完成最多 k 个不同项目后得到最大总资本的方式。

给你 n 个项目。对于每个项目 i ，它都有一个纯利润 profits[i] ，和启动该项目需要的最小资本 capital[i] 。

最初，你的资本为 w 。当你完成一个项目时，你将获得纯利润，且利润将被添加到你的总资本中。

总而言之，从给定项目中选择最多 k 个不同项目的列表，以最大化最终资本，并输出最终可获得的最多资本。

这个的贪心我相信大家能够很轻松的想出来思路如下

我们首先找到我们能够参与的项目（需要资金小于等于我们的资金）
之后将这些项目按照利润排序放到一个大堆中
之后我们做完一个项目之后更新我们的资金之后找我们能够参与的项目
找到我们能够参与的项目之后继续放入大堆中重复上面的操作

这里有一个小细节是如果我们的初始资金为0 并且没有可以做的项目的话我们要直接return 0才行

代码表示如下

class Solution {
public:static bool less(const pair<int,int>& kv1 , const pair<int,int>& kv2){return kv1.first < kv2.first; }int findMaximizedCapital(int k, int w, vector<int>& profits, vector<int>& capital) {vector<pair<int , int>> v;int sum = w;int count = k;int pointer = 0;// 将项目的资金排序for (int i = 0; i < profits.size() ; i++){v.push_back({capital[i] , profits[i]});}sort(v.begin() , v.end() , less);priority_queue<int> pq;while(count--){while(pointer < v.size()){if (v[pointer].first <= sum){pq.push(v[pointer].second);pointer++;}else {break;}}if (pq.empty()){return sum;}sum += pq.top();pq.pop();}return sum;}
};