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

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。

cpp 复制代码
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/

cpp 复制代码
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

cpp 复制代码
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

cpp 复制代码
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;
    }
};
相关推荐
zyl76511 小时前
FlashAttention 详解:从 GPU 硬件、普通 Attention 到分块计算与 Online Softmax
算法
爱读书的小胖15 小时前
LeetCode 122:买卖股票的最佳时机 II(C)解题分析
算法
结局无敌15 小时前
React Native for OpenHarmony 实战:三方库 react-native-modal-dialog 的鸿蒙化适配指南
深度学习·算法·react native·react.js·harmonyos
OPEN-F15 小时前
ROS2系列教程:上位机建图与导航(原理综合)
算法·机器人
weixin_3077791315 小时前
C++代码实现MATLAB中的fitrtree函数功能
开发语言·c++·算法·matlab
AI wins16 小时前
c++新增頭文件
c++
Shadow(⊙o⊙)16 小时前
仿muduo实现高并发服务器——事件就绪管理Channel.hpp
服务器·c++
tomwang032216 小时前
路径优化建模、优化算法分类及工程化小结
算法·数学建模·分类
小羊没烦恼!16 小时前
Ajax与JSON的一些总结
android·java·前端·数据库·mysql·算法·okhttp
by2099916 小时前
哈希表——快速找到数据:冲突、删除与扩容的实现
数据结构·c++·哈希算法·散列表