day31贪心算法part01| 理论基础 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和

**455.分发饼干 **

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刚开始想到的，但是这样太暴力了，太笨了

class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
        // 胃口g 饼干尺寸s
        int result = 0;
        sort(s.begin(), s.end());
        sort(g.begin(), g.end());
        vector<bool> usedg(g.size(), false);
        vector<bool> useds(s.size(), false);
        for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = g.size() - 1; j >= 0; j--) {
                // cout << s[i] << " " << g[j] << endl;
                if (s[i] >= g[j] && usedg[j] == false && useds[i] == false) {
                    result++;
                    usedg[j] = true;
                    useds[i] = true;
                } 
            } 
        }
        cout << result;
        return result;
    }
};

class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
        // 孩子胃口g 饼干尺寸s
        sort(s.begin(), s.end());
        sort(g.begin(), g.end());
        int result = 0;
        // 从最大的饼干开始
        int index = s.size() - 1;
        for (int i = g.size() - 1; i >= 0; i--) {
            if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) {
                result++;
                index--;
            }
        }
        return result;
    }
};

**376. 摆动序列 **

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class Solution {
public:
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        int result = 1;
        int prediff = 0, currdiff = 0; 
        for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {
            int currdiff = nums[i + 1] - nums[i];
            if ((currdiff < 0 && prediff >= 0) ||
                (currdiff > 0 && prediff <= 0)) {
                result++;
                prediff = currdiff;
            }
        }
        return result;
    }
};

ChatGPT给的另一个种方法

nums = [1, 7, 4, 9, 2, 5]

• 起始时，数组的第一个元素（1）不需要比较。
• 继续看第二个元素 (7)，由于 7 > 1，说明有一个上升的摆动，所以 up 更新为 2。
• 继续看第三个元素 (4)，由于 4 < 7，说明有一个下降的摆动，所以 down 更新为 3。
• 继续看第四个元素 (9)，由于 9 > 4，说明又有一个上升的摆动，所以 up 更新为 4。
• 继续看第五个元素 (2)，由于 2 < 9，说明又有一个下降的摆动，所以 down 更新为 5。
• 最后看第六个元素 (5)，由于 5 > 2，说明又有一个上升的摆动，所以 up 更新为 6。

nums = [1,2,2,2,3,4]

• 起始时，数组的第一个元素（1）不需要比较。
• 继续看第二个元素 (2)，由于 2 > 1，说明有一个上升的摆动，所以 up 更新为 2。
• 继续看第三个元素 (2)，由于 2 == 2，两个相等，没有变化，up 和 down 保持不变。
• 继续看第四个元素 (2)，由于 2 == 2，两个相等，没有变化，up 和 down 保持不变。
• 继续看第五个元素 (3)，由于 3 > 2，说明有一个上升的摆动，但由于之前的 up 已经是 2，up 保持不变。
• 最后看第六个元素 (4)，由于 4 > 3，说明有一个上升的摆动，但由于之前的 up 已经是 2，up 保持不变。

由于数组中的相等元素和连续的上升序列，不会影响最终的摆动序列的长度。贪心算法会自动跳过这些不影响摆动的元素，并只在检测到实际的上升或下降时更新 up 和 down 的值。

class Solution {
public:
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() <= 1) return nums.size();
        // 遍历数组并且仅在找到符合摆动条件的元素时更新子序列的长度。
        int up = 1, down = 1;
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {
                up = down + 1;
            } else if (nums[i] < nums[i - 1]) {
                down = up + 1;
            }
        }
        
        return max(up, down);
    }
};

**53. 最大子序和 **

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如果加和的过程中sum小于0了，那么立即从下一个数开始，因为sum为0了肯定得不到最大的连续和，负数只会拖累总和

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int result = INT32_MIN, sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            sum += nums[i];
            result = sum > result ? sum : result;
            if (sum < 0) {
                sum = 0;
            }
        }
        return result;
    }
};