题目：134. 加油站

暴力方法

暴力的方法很明显就是O(n^2)的，遍历每一个加油站为起点的情况，模拟一圈。

如果跑了一圈，中途没有断油，而且最后油量大于等于0，说明这个起点是ok的。

暴力的方法思路比较简单，但代码写起来也不是很容易，关键是要模拟跑一圈的过程。

for循环适合模拟从头到尾的遍历，而while循环适合模拟环形遍历，要善于使用while！

class Solution {
public:int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {for (int i = 0; i < cost.size(); i++) {int rest = gas[i] - cost[i]; // 记录剩余油量int index = (i + 1) % cost.size();while (rest > 0 && index != i) { // 模拟以i为起点行驶一圈（如果有rest==0，那么答案就不唯一了）rest += gas[index] - cost[index];index = (index + 1) % cost.size(); // 这里的index回到起点很有技巧}// 如果以i为起点跑一圈，剩余油量>=0，返回该起始位置if (rest >= 0 && index == i) return i;}return -1;}
};

首先如果总油量减去总消耗大于等于零那么一定可以跑完一圈，说明 各个站点的加油站 剩油量rest[i]相加一定是大于等于零的。

每个加油站的剩余量rest[i]为gas[i] - cost[i]。

i从0开始累加rest[i]，和记为curSum，一旦curSum小于零，说明[0, i]区间都不能作为起始位置，因为这个区间选择任何一个位置作为起点，到i这里都会断油，那么起始位置从i+1算起，再从0计算curSum。

那么局部最优：当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。全局最优：找到可以跑一圈的起始位置。

class Solution {
public:int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {int curSum = 0;int totalSum = 0;int start = 0;for (int i = 0; i < gas.size(); i++) {curSum += gas[i] - cost[i];totalSum += gas[i] - cost[i];if (curSum < 0) {   // 当前累加rest[i]和 curSum一旦小于0start = i + 1;  // 起始位置更新为i+1curSum = 0;     // curSum从0开始}}if (totalSum < 0) return -1; // 说明怎么走都不可能跑一圈了return start;}
};

题目：135. 分发糖果

这道题目一定是要确定一边之后，再确定另一边，例如比较每一个孩子的左边，然后再比较右边，如果两边一起考虑一定会顾此失彼。

先确定右边评分大于左边的情况（也就是从前向后遍历）

此时局部最优：只要右边评分比左边大，右边的孩子就多一个糖果，全局最优：相邻的孩子中，评分高的右孩子获得比左边孩子更多的糖果

如果ratings[i] > ratings[i - 1] 那么[i]的糖 一定要比[i - 1]的糖多一个，所以贪心：candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1

代码如下：

// 从前向后
for (int i = 1; i < ratings.size(); i++) {if (ratings[i] > ratings[i - 1]) candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1;
}

再确定左孩子大于右孩子的情况（从后向前遍历）

采用了两次贪心的策略：

• 一次是从左到右遍历，只比较右边孩子评分比左边大的情况。
• 一次是从右到左遍历，只比较左边孩子评分比右边大的情况。

整体代码如下：

class Solution {
public:int candy(vector<int>& ratings) {int count = ratings.size();int sum = 0;vector<int> candys(ratings.size(), 1);for (int i = 1; i < ratings.size(); i++) {  if (ratings[i] > ratings[i - 1]) candys[i] = candys[i - 1] + 1;}for (int i = ratings.size() - 2; i >= 0; i--) {  if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {if (candys[i] > candys[i + 1]) continue;candys[i] = candys[i + 1] + 1;}}for (int num : candys) {sum += num;}return sum;}
};

题目：860. 柠檬水找零

这道题目刚一看，可能会有点懵，这要怎么找零才能保证完成全部账单的找零呢？

但仔细一琢磨就会发现，可供我们做判断的空间非常少！

只需要维护三种金额的数量，5，10和20。

有如下三种情况：

• 情况一：账单是5，直接收下。
• 情况二：账单是10，消耗一个5，增加一个10
• 情况三：账单是20，优先消耗一个10和一个5，如果不够，再消耗三个5

此时大家就发现 情况一，情况二，都是固定策略，都不用我们来做分析了，而唯一不确定的其实在情况三。

而情况三逻辑也不复杂甚至感觉纯模拟就可以了，其实情况三这里是有贪心的。

账单是20的情况，为什么要优先消耗一个10和一个5呢？

因为美元10只能给账单20找零，而美元5可以给账单10和账单20找零，美元5更万能！

所以局部最优：遇到账单20，优先消耗美元10，完成本次找零。全局最优：完成全部账单的找零。

局部最优可以推出全局最优，并找不出反例，那么就试试贪心算法！

C++代码如下：

class Solution {
public:bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {int five = 0, ten = 0, twenty = 0;for (int bill : bills) {// 情况一if (bill == 5) five++;// 情况二if (bill == 10) {if (five <= 0) return false;ten++;five--;}// 情况三if (bill == 20) {// 优先消耗10美元，因为5美元的找零用处更大，能多留着就多留着if (five > 0 && ten > 0) {five--;ten--;twenty++; // 其实这行代码可以删了，因为记录20已经没有意义了，不会用20来找零} else if (five >= 3) {five -= 3;twenty++; // 同理，这行代码也可以删了} else return false;}}return true;}
};// my code
class Solution {
public:bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {vector<int> money(21,0);int change = 0;for (int i = 0; i < bills.size(); i++) {money[bills[i]]++;change = bills[i] - 5;if (change == 0) continue;if (change == 5) {if (money[5] != 0) money[5]--;else return false;}if (change == 15) {if (money[5] != 0 && money[10] != 0) {money[5]--;money[10]--;}else if (money[5] >= 3) {money[5] -= 3;}else return false;}}return true;}
};

题目：406. 根据身高重建队列

本体有点难度可以看视频理解一下  原来看题目也没看明白要干啥

本题有两个维度，h和k，看到这种题目一定要想如何确定一个维度，然后再按照另一个维度重新排列。

其实如果大家认真做了135. 分发糖果 (opens new window)，就会发现和此题有点点的像。

在135. 分发糖果 (opens new window)我就强调过一次，遇到两个维度权衡的时候，一定要先确定一个维度，再确定另一个维度。

如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼。

对于本题相信大家困惑的点是先确定k还是先确定h呢，也就是究竟先按h排序呢，还是先按照k排序呢？

如果按照k来从小到大排序，排完之后，会发现k的排列并不符合条件，身高也不符合条件，两个维度哪一个都没确定下来。

那么按照身高h来排序呢，身高一定是从大到小排（身高相同的话则k小的站前面），让高个子在前面。

此时我们可以确定一个维度了，就是身高，前面的节点一定都比本节点高！

那么只需要按照k为下标重新插入队列就可以了，为什么呢？

以图中{5,2} 为例：

按照身高排序之后，优先按身高高的people的k来插入，后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点，最终按照k的规则完成了队列。

所以在按照身高从大到小排序后：

局部最优：优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性

全局最优：最后都做完插入操作，整个队列满足题目队列属性

局部最优可推出全局最优，找不出反例，那就试试贪心。

整个插入过程如下：

排序完的people： [[7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2]，[4,4]]

插入的过程：

• 插入[7,0]：[[7,0]]
• 插入[7,1]：[[7,0],[7,1]]
• 插入[6,1]：[[7,0],[6,1],[7,1]]
• 插入[5,0]：[[5,0],[7,0],[6,1],[7,1]]
• 插入[5,2]：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[7,1]]
• 插入[4,4]：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

此时就按照题目的要求完成了重新排列。

class Solution {
public:static bool cmp(vector<int>& a, vector<int>& b) {if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1]; // 如果身高相同则判断第二项大于等于自己升高的个数return a[0] > b[0];}vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {sort(people.begin(), people.end(), cmp); // 由于第二项是按照大于等于自己升高的个数的数量因此 把身高按照从大到小排正好符合这个序列vector<vector<int>> queue; for (int i = 0; i < people.size(); i++) {int position = people[i][1];queue.insert(queue.begin() + position,  people[i]); // 这里不在原来people上修改的原因是 插入之后索引都会发生变化 如果继续遍历的话会重复 并且 直接在queue上赋值不需要考虑这么多直接添加即可}return queue;}
};