今日收获:理论基础,分发饼干,摆动序列,最大子序列和
1. 理论基础
思想:每一步都选择当前情况下的最优解,进而达到全局最优
2. 分发饼干
思路:
(1)局部最优:把大饼干尽可能喂给大胃口的小朋友,就可以满足让更多的孩子吃饱。
(2)实现:遍历胃口数组,寻找大饼干能喂饱的第一个孩子,满足条件之后收集结果,拿下一块尽可能大的饼干。
方法:
java
class Solution {
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
// 大饼干优先喂饱大胃口
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int result=0;
// 遍历胃口值
int index=s.length-1; // 饼干位移
for (int i=g.length-1;i>=0;i--){
// 满足条件
if (index>=0&&g[i]<=s[index]){
index--;
result++;
}
}
return result;
}
}
3. 摆动序列
思路:
(1)局部最优:不断记录前后有摆动的峰值元素,忽略单调序列中的元素或者相等元素。
(2)计算一个元素和前后元素的差值,如果差值的正负不同就记录结果。如果有平坡,取平坡最右边的元素。还需要考虑三种情况:首尾元素,摆动中有平坡和单调中有平坡。
方法:
java
class Solution {
public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
int count=1; // 默认尾元素是摆动
int pre=0; // 默认首元素前面是平坡
int next=0;
if (nums.length==1){
return 1;
}
// 不遍历尾元素
for (int i=0;i<nums.length-1;i++){
next=nums[i]-nums[i+1];
// 包含摆动中有平坡的情况,选平坡最右边的元素
if (pre>=0&&next<0||pre<=0&&next>0){
count++;
pre=next; // 只记录差值不同时的摆动方向,避免单调中有平坡的情况
}
}
return count;
}
}
总结:前面两题都是遍历数组,如果有符合条件就记录结果,并改变当下的情况。
4. 最大子序列和
题目链接:53. 最大子数组和 - 力扣(LeetCode)
思路:
(1)局部最优:判断连续和的正负,如果是负数,再加上后面的数只会让后面的数变小,不如直接从后面的数统计
(2)当前元素组成的连续和为负数时果断放弃起始元素,从其下一个元素开始统计
方法:
java
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int max=Integer.MIN_VALUE;
int sum=0;
for (int i=0;i<nums.length;i++){
sum+=nums[i];
max=Math.max(sum,max);
// 抛弃负数的连续和
if (sum<0){
sum=0;
continue;
}
}
return max;
}
}
总结:贪心算法关键是找好局部最优的变化条件。