白银挑战-贪心高频问题
1. 区间问题
所有的区间问题，参考下面这张图
1.1 判断区间是否重叠
LeetCode252
https://leetcode.cn/problems/meeting-rooms/
思路分析
因为一个人在同一时刻只能参加一个会议，因此题目的本质是判断是否存在重叠区间
- 将区间按照会议开始时间进行排序
- 然后遍历一遍判断后面的会议开始的时候是否前面的还没有结束
- 如果出现重叠，返回false
代码实现
class Solution:def canAttendMeetings(self, intervals: List[List[int]]) -> bool:intervals.sort(key=lambda x: x[0])for i in range(1, len(intervals)):if intervals[i][0] < intervals[i - 1][1]:return Falsereturn True
class Solution:def canAttendMeetings(self, intervals: List[List[int]]) -> bool:intervals.sort(key=lambda x: x[0])return all(intervals[i][0] >= intervals[i - 1][1] for i in range(1, len(intervals)))
1.2 合并区间
LeetCode 56
https://leetcode.cn/problems/merge-intervals/
思路分析
- 首先对区间按照起始端点进行升序排序
- 然后逐个判断当前区间是否与前一个区间重叠
如果不重叠，直接加入结果集
如果重叠，将当前区间与前一个区间进行合并
区间合并
区间1，区间2 合并
[ 区间1起始时间，max(区间1结束时间，区间2结束时间) ]
代码实现
class Solution:def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:intervals.sort(key=lambda x: x[0])merged = []for interval in intervals:# 合并列表为空if not merged:merged.append(interval)# 当前区间与上一区间不重叠elif interval[0] > merged[-1][1]:merged.append(interval)# 当前区间与上一区间重叠，需要合并else:# 区间合并操作merged[-1][1] = max(merged[-1][1], interval[1])return merged
1.3 插入区间
LeetCode57
https://leetcode.cn/problems/insert-interval/
思路分析
区间已经按照起始端点升序排序，我们直接遍历区间列表，寻找新区间的插入位置即可
- 将新区间左边且相离的区间加入结果集
- 接着判断当前区间是否与新区间重叠
重叠，进行合并，直到遍历到当前区间在新区间右边且相离，加入合并后区间
不重叠，直接加入新区间 - 将新区间右边且相离的区间加入结果集
代码实现
class Solution:def insert(self, intervals: List[List[int]], newInterval: List[int]) -> List[List[int]]:inserted = []index = 0n = len(intervals)# 将新区间左边且相离的区间加入结果集while index < n and intervals[index][1] < newInterval[0]:inserted.append(intervals[index])index += 1# 接着判断当前区间是否与新区间重叠# 重叠，进行合并，直到遍历到当前区间在新区间右边且相离，加入合并后区间# 不重叠，直接加入新区间while index < n and intervals[index][0] <= newInterval[1]:newInterval[0] = min(newInterval[0], intervals[index][0])newInterval[1] = max(newInterval[1], intervals[index][1])index += 1inserted.append(newInterval)# 将新区间右边且相离的区间加入结果集while index < n:inserted.append(intervals[index])index += 1return inserted
class Solution:def insert(self, intervals: List[List[int]], newInterval: List[int]) -> List[List[int]]:inserted = []index = 0n = len(intervals)while index < n:if intervals[index][1] < newInterval[0]:inserted.append(intervals[index])index += 1elif intervals[index][0] <= newInterval[1]:newInterval[0] = min(newInterval[0], intervals[index][0])newInterval[1] = max(newInterval[1], intervals[index][1])index += 1else:breakinserted.append(newInterval)inserted.extend(intervals[index:])return inserted
2. 字符串分割
LeetCode763
https://leetcode.cn/problems/partition-labels/
思路分析
需要把同一个字母圈在同一个区间里
该遍历过程相当于要找每一个字母的边界，如果找到之前遍历过的所有字母的最远边界，说明这个边界就是分割点了。此时前面出现过所有字母，最远也就到这个边界了。
具体做法
- 统计每一个字符最后出现的位置
- 从头遍历字符，并更新字符最远出现下标，如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等，则找到了分割点
代码实现
class Solution:def partitionLabels(self, s: str) -> List[int]:ans = []# 第一轮遍历，统计每一个字符最后出现的位置char_dict = {}for i in range(len(s)):char_dict[s[i]] = i# 第二轮遍历begin_index = -1char_far_index = 0for i in range(len(s)):char_far_index = max(char_far_index, char_dict[s[i]])if char_far_index == i:ans.append(i - begin_index)begin_index = ireturn ans
class Solution:def partitionLabels(self, s: str) -> List[int]:last = [0] * 26for i, char in enumerate(s):last[ord(char) - ord('a')] = ipartition = list()start, end = 0, 0for i, char in enumerate(s):end = max(end, last[ord(char) - ord('a')])if i == end:partition.append(end - start + 1)start = end + 1return partition
3. 加油站问题
LeetCode134
https://leetcode.cn/problems/gas-station/
思路分析
很容易想到暴力解法，从第一站开始尝试。缺点就是需要大量的重复计算
优化：
总油量 - 总消耗 ≥ 0，可以跑完一圈，具体到每一段就是各个加油站的剩油量 rest[i] 相加一定是大于等于0的
- 每个加油站剩油量 rest[i] = gas[i] - cost[i]
- i从0开始累加 rest[i] ，得到当前油量 curSum
- 一旦curSum小于0，说明[0, i]区间都不能作为起始位置，起始位置必须从i+1开始重新算，只有这样才能保证有可能完成
复杂度降低：从O(n^2)降低到O(n)
代码实现
class Solution:def canCompleteCircuit(self, gas: List[int], cost: List[int]) -> int:total_sum = 0cur_sum = 0start = 0for i in range(len(gas)):cur_sum += gas[i] - cost[i]total_sum += gas[i] - cost[i]# 当前累加rest[i]和 cur_sum小于0if cur_sum < 0:# 更新起始位置为 i+1start = i+1# cur_sum从 0 开始cur_sum = 0return -1 if total_sum < 0 else start
 和 count(1) 有什么区别？哪个性能最好？)
)
