C++算法 —— 贪心(2)

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1、柠檬水找零

860. 柠檬水找零

如果一开始顾客给了10块,那就直接结束。给了5块那就收下。之后每一个位置,都需要先看看是否能找零,找不到就false。能找零,遇到10块那就找一个5块,遇到20块则有两个方法,10和5,3个5。既然是贪心策略,那么要尽量地保证能找零。如果选择3个5,下一个顾客给了10块就无法继续了,如果是10和5,那么下一个顾客给10块就可以找。所以应当选择10+5。

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    bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {
        int five = 0, ten = 0;//不会出现找20的情况
        for(auto x : bills)
        {
            if(x == 5) five++;
            else if(x == 10)
            {
                if(five == 0) return false;
                five--;
                ten++;
            }
            else
            {
                if(ten && five)
                {
                    ten--;
                    five--;
                }
                else if(five >= 3)
                {
                    five -= 3;
                }
                else return false;
            }
        }
        return true;
    }

2、将数组和减半的最少操作次数

2208. 将数组和减半的最少操作次数

要想尽快减到一半,应当选择当前数组最大的那个数来减半,直到数组和减到一半为止。要选择最大的数字,我们可以弄个大根堆,这样堆顶就是最大的数字,拿一个数字减一半后再把它放回堆中排序。

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    int halveArray(vector<int>& nums) {
        priority_queue<double> heap;
        double sum = 0.0;
        for(int x : nums)
        {
            heap.push(x);
            sum += x;
        }
        sum /= 2.0;
        int count = 0;
        while(sum > 0)
        {
            double t = heap.top() / 2.0;
            heap.pop();
            sum -= t;
            count++;
            heap.push(t);
        }
        return count;
    }

3、最大数

179. 最大数

这个题的意思是把数字拼接起来要最大,比如第一个例子有102和210,210 > 102,所以选择210。

这道题的重点就是排序的规则。按照给的例子,我们可以发现,两个数字a和b,如果ab > ba,那么a应当在前,b在后;如果相等,就不做操作;如果ab <ba,和第一个一样,b在前,a在后。贪心策略体现在两者比较时,只是不够明显。

这样的比较随着数字越来越大,不仅麻烦,而且更有可能溢出,所以这里优化为把数字转化成字符串,拼接字符串,比较字典序。另外,如果是两个0,那我们应当返回一个0,这里的做法就是拼接成字符串后,如果其中第一个字符是0,那整体就是0。

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    string largestNumber(vector<int>& nums) {
        vector<string> strs;
        for(int x : nums) strs.push_back(to_string(x));
        sort(strs.begin(), strs.end(), [](const string& s1, const string& s2)
        {
            return s1 + s2 > s2 + s1;
        });
        string ret;
        for(auto& s : strs) ret += s;
        if(ret[0] == '0') return "0";
        return ret;
    }

4、摆动序列

376. 摆动序列

摆动序列的意思就是整个序列的所有数字,之间都假设有一条线,前面的数字比后面的数字大,那么这条线就是下降的;如果前比后小,那就是上升的,子序列要求一上一下,不能两次都是同样的方向。

要最长,要保证长度,那么我们应当让每一次上升,每一次下降,都找到区域内的一个极大值,一个极小值。也就是波峰波谷。确定波峰波谷可以用左右两边的点去相减,波谷减左边数,右边数减波谷,两者异号才是波峰或波谷。但这之中有连续几个数是相等的,相等的这块区间左右两边也各有上升和下降趋势,只有左右两边趋势不一样,才会有波峰波谷。

cpp 复制代码
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        //贪心
        int n = nums.size();
        if(n < 2) return n;
        int ret = 0, left = 0;
        for(int i = 0; i < n - 1; ++i)
        {
            int right = nums[i + 1] - nums[i];
            if(right == 0) continue;
            if(right * left <= 0) ret++;
            left = right;
        }
        return ret + 1;
    }

5、最长递增子序列

300. 最长递增子序列

这道题需要先明白动规解法,以及明白二分查找算法后再来看贪心算法。

回顾一下dp算法,dp[i]表示以i位置的元素为结尾的所有子序列中,最长严格递增子序列的长度;状态转移方程是dp[i] = max(dp[j] + 1, dp[j]),如果j < i并且nums[j] < nums[i]才能dp[j] + 1。在这个算法中,我们不考虑dp[j]表示的序列是什么样的,只考虑最后一个元素。

假设一个数组,[7, 3, 8, 4, 7, 2, 14, 13]。从第一个元素开始,7可以作为一个长度为1的子序列,接下来3比7小,不符合条件,所以3也是一个长度为1的子序列,这时候因为7比3大,比7大的一定比3大,所以7这个序列去掉,用3开头的这个序列继续往后找;接下来是8,我们可以得到一个长度为1,开头为8的子序列,也可以得到一个长度为2,开头为3的子序列。然而贪心会认为,既然8这个数字能接到3后面,那么8就不放到这里,把它单独形成一个序列。继续走,得到4,4放到8后面,和一开始的73一样,8被去掉,4单独一个序列;7能接到3后面,4后面,所以它单独成一个序列;2干掉一开始的3;14单独一个序列;13干掉14。最后的序列就是2 - 4 - 7 - 13,长度为4。

这样的思路中,要存的是所有长度为x的递增子序列中,最后一个元素的最小值,存在所有大于等于nums[i]的最小值的位置。

确定一个新数应当存哪里,貌似需要遍历一次找到应当存到哪里,这样再算上整体的一次遍历,时间复杂度就是O(n ^ 2),那么这个贪心和动规区别在哪里?并没有明显地高效。

其实存在哪里可以用二分查找来找到。通过上面的分析来看,我们可以把每个单独成序列的,也就是那个更大的数字都放进一个数组中,它们都会有自己的下标,而要找新数放到数组的那里就用二分查找来定位存到哪里。二分也能保证严格递增。这样时间复杂度就是n * logn了。

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    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        //贪心
        int n = nums.size();
        vector<int> ret;
        ret.push_back(nums[0]);
        for(int i = 1; i < n; ++i)
        {
            if(nums[i] > ret.back())
            {
                ret.push_back(nums[i]);
            }
            else//此时nums[i] <= ret.back()最后一个元素
            {
                int left = 0, right = ret.size() - 1;
                while(left < right)
                {
                    int mid = (left + right) >> 1;
                    if(ret[mid] < nums[i]) left = mid + 1;
                    else right = mid;
                }
                ret[left] = nums[i];
            }
        }
        return ret.size();
    }

6、递增的三元子序列

334. 递增的三元子序列

这是最长递增子序列的简化版,这个只需要数组中有3个元素就行。dp算法找到最长递增子序列的长度,判断是否>= 3就可以,但这个会超时。贪心算法,这里可以不用二分查找,新数只需要最多比较两次即可。数组也不需要创建,用两个变量ab来代替,新数先跟b比较,如果大于b,就返回true;如果小于b,大于a,b换成x;如果小于a,则a变成x。

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    bool increasingTriplet(vector<int>& nums) {
        int a = nums[0], b = INT_MAX;
        for(int i = 1; i < nums.size(); ++i)
        {
            if(nums[i] > b) return true;
            else if(nums[i] > a) b = nums[i];
            else a = nums[i];
        }
        return false;
    }

7、最长连续递增子序列

674. 最长连续递增序列

这题可以用双指针来解决,i先从第一个位置开始,j从第二个位置开始找比i大的,直到比i小,那么这时候就有了一个长度,而i则跳到j的位置,因为j走过的部分都已经确定是递增的,i跳到这其中无论哪一个位置,都只能到j的位置就停止,长度还不如一开始记录的那个,所以i跳到j位置,j再继续往后走。

cpp 复制代码
    int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
        int res = 0, n = nums.size(), i = 0;
        while(i < n)
        {
            int j = i + 1;
            while(j < n && nums[j] > nums[j - 1]) ++j;
            res = max(res, j - i);
            i = j;
        }
        return res;
    }

结束。

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