435.无重叠区间

思路

为了使区间尽可能的重叠所以排序来使区间尽量的重叠，使用左边界排序来统计重叠区间的个数与452. 用最少数量的箭引爆气球恰好相反。

代码

class Solution {public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {Arrays.sort(intervals,(a,b)->Integer.compare(a[0],b[0]));int count = 0;for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {if(intervals[i-1][1] > intervals[i][0]){count++;intervals[i][1] = Math.min(intervals[i-1][1],intervals[i][1]);}}return  count;}
}

763.划分字母区间

思路

首先想到了回溯但是使用回溯依然没有思路，在遍历的过程中相当于是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。

可以分为如下两步：

• 统计每一个字符最后出现的位置
• 从头遍历字符，并更新字符的最远出现下标，如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等了，则找到了分割点

代码

class Solution {public List<Integer> partitionLabels(String s) {List<Integer> list = new LinkedList<>();int [] hash = new int[27];char [] chars = s.toCharArray();for (int i = 0; i < chars.length; i++) {hash[chars[i] - 'a'] = i;}int left = 0,right = 0 ;for (int i = 0; i < chars.length; i++) {right = Math.max(right , hash[chars[i] - 'a']);if(i == right){list.add(right -left +1);left = i+1;}}return list;}
}

56. 合并区间

思路

本题的本质其实还是判断重叠区间问题。452. 用最少数量的箭引爆气球 (opens new window)和 435. 无重叠区间都是判断区间重叠，区别就是判断区间重叠后的逻辑，本题是判断区间重贴后要进行区间合并。

代码

class Solution {public int[][] merge(int[][] intervals) {LinkedList<int[]> res = new LinkedList<>();Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));res.add(intervals[0]);for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {if (intervals[i][0] <= res.getLast()[1]) {int start = res.getLast()[0];int end = Math.max(intervals[i][1], res.getLast()[1]);res.removeLast();res.add(new int[]{start, end});}else {res.add(intervals[i]);}}return res.toArray(new int[res.size()][]);}
}

738.单调递增的数字

思路

贪心算法

例如98，一旦出现strNum[i - 1] > strNum[i]的情况（非单调递增），首先想让strNum[i - 1]--，然后strNum[i]给为9，这样这个整数就是89，即小于98的最大的单调递增整数。

此时是从前向后遍历还是从后向前遍历呢？

从前向后遍历的话，遇到strNum[i - 1] > strNum[i]的情况，让strNum[i - 1]减一，但此时如果strNum[i - 1]减一了，可能又小于strNum[i - 2]。

数字：332，从前向后遍历的话，那么就把变成了329，此时2又小于了第一位的3了，真正的结果应该是299。

那么从后向前遍历，就可以重复利用上次比较得出的结果了，从后向前遍历332的数值变化为：332 -> 329 -> 299

class Solution {public int monotoneIncreasingDigits(int n) {String s = String.valueOf(n);char[] chars = s.toCharArray();int start = s.length();for (int i = s.length() - 2; i >= 0; i--) {if (chars[i] > chars[i + 1]) {chars[i]--;start = i+1;}}for (int i = start; i < s.length(); i++) {chars[i] = '9';}return Integer.parseInt(String.valueOf(chars));}
}

968.监控二叉树

思路

题目示例中的摄像头都没有放在叶子节点上！这是很重要的一个线索，摄像头可以覆盖上中下三层，如果把摄像头放在叶子节点上，就浪费的一层的覆盖。

所以把摄像头放在叶子节点的父节点位置，才能充分利用摄像头的覆盖面积。

为什么不从头结点开始看起呢，为啥要从叶子节点看呢？

因为头结点放不放摄像头也就省下一个摄像头， 叶子节点放不放摄像头省下了的摄像头数量是指数阶别的。（也算是一个贪心）

局部最优：让叶子节点的父节点安摄像头，所用摄像头最少，

整体最优：全部摄像头数量所用最少！

思路就是从低到上，先给叶子节点父节点放个摄像头，然后隔两个节点放一个摄像头，直至到二叉树头结点。

在二叉树中如何从低向高推导呢？

可以使用后序遍历也就是左右中的顺序，这样就可以在回溯的过程中从下到上进行推导了。左孩子的返回值，右孩子的返回值，即left 和 right， 以后推导中间节点的状态

难点

每个节点可能有几种状态：

有如下三种：

• 该节点无覆盖（无摄像头）
• 本节点有摄像头
• 本节点有覆盖（无摄像头）

空节点的状态只能是有覆盖

为了让摄像头数量最少，我们要尽量让叶子节点的父节点安装摄像头，这样才能摄像头的数量最少。

那么空节点不能是无覆盖的状态，这样叶子节点就要放摄像头了，空节点也不能是有摄像头的状态，这样叶子节点的父节点就没有必要放摄像头了，而是可以把摄像头放在叶子节点的爷爷节点上。

主要有如下四类情况：

• 情况1：左右节点都有覆盖

• 情况2：左右节点至少有一个无覆盖的情况：中间节点（父节点）应该放摄像头

如果left == 1, right == 0 怎么办？其实这种条件在情况2中已经判断过了，如图：

• 情况3：左右节点至少有一个有摄像头：左右孩子节点有一个有摄像头了，那么其父节点就应该是2（覆盖的状态）
• 情况4：头结点没有覆盖
• 

代码

class Solution {int result = 0 ;public int minCameraCover(TreeNode root) {if(traversal(root) == 0){result++;}return result;}/**节点的状态值：0 表示无覆盖1 表示 有摄像头2 表示有覆盖后序遍历，根据左右节点的情况,来判读 自己的状态*/public int traversal(TreeNode root){if(root == null) return 2;int left = traversal(root.left);int right = traversal(root.right);if(left==2 && right==2) return 0;if(left == 0 || right ==0){result++;return 1;}if(left == 1 || right ==1){return 2;}return -1;}
}