算法打卡 Day34(贪心算法)-分发饼干 + 摆动序列 + 最大子序和
文章目录
- 理论基础
- Leetcode 455-分发饼干
- 题目描述
- 解题思路
- 类似题目
- 2410-运动员和训练师的最大匹配数
- Leetcode 376-摆动序列
- 题目描述
- 解题思路
- Leetcode 53-最大子序和
- 题目描述
- 解题思路
理论基础
贪心算法的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。
贪心算法没有固定的套路,其是常识性推导 + 举反例。
其一般的解题步骤可以分为四步:
- 将问题分解为若干个子问题;
- 找出适合的贪心策略;
- 求解每一个子问题的最优解;
- 将局部最优解堆叠成全局最优解
Leetcode 455-分发饼干
题目描述
https://leetcode.cn/problems/assign-cookies/description/
解题思路
这道题的思路可以是尽量用较小的饼干满足胃口较小的孩子的需求,在分发饼干前,需要对胃口值和饼干尺寸进行排序。
class Solution {
public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {int result = 0;sort(g.begin(), g.end());sort(s.begin(),s.end());int cIndex = 0;for (int i =0; i <s.size(); i++){if (cIndex<g.size() && s[i]>=g[cIndex]){cIndex++; result++;}}return result;}
};
类似题目
2410-运动员和训练师的最大匹配数
https://leetcode.cn/problems/maximum-matching-of-players-with-trainers/description/
class Solution {
public:int matchPlayersAndTrainers(vector<int>& players, vector<int>& trainers) {sort(players.begin(),players.end());sort(trainers.begin(),trainers.end());int count = 0;int j = 0;for (int i = 0; i < trainers.size();i++){if (j < players.size() && trainers[i]>=players[j]){j++; count++;}}return count;}
};
Leetcode 376-摆动序列
题目描述
https://leetcode.cn/problems/wiggle-subsequence/description/
解题思路
寻找摆动序列可以寻找序列中的转折点,可以通过画图清楚的描述出来。
我们通过 prediff 和 curdiff 记录当前数字前和后的坡度值,从而比较当前值是否为转折点
class Solution {
public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int curdiff = 0;int prediff = 0;int count = 1;if (nums.size()==1) return count;for (int i = 0; i < nums.size()-1;i++){curdiff = nums[i+1]- nums[i];if (curdiff > 0 && prediff <= 0 || curdiff < 0 && prediff >= 0){count++;prediff = curdiff;}}return count;}
};
Leetcode 53-最大子序和
题目描述
https://leetcode.cn/problems/subsets-ii/description/
解题思路
遍历整个数组,判断是否要继续进行累计还是重新开始的规则是,判断累加和是否为正数,只有当累加和不小于 0 时,继续进行累计才可以保证不拖累后续的数字
class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int result = INT_MIN;int count = 0;for (int i = 0;i <nums.size();i++){count += nums[i];if (count > result) result = count;if (count < 0) count = 0;}return result;}
};