代码训练day27贪心算法p1

贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优

贪心算法一般分为如下四步：

• 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

1.分发饼干

先将饼干数组和小孩数组排序。

然后从后向前遍历小孩数组，用大饼干优先满足胃口大的，并统计满足小孩数量

class Solution {
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        // 1. sort
        Arrays.sort(g);
        Arrays.sort(s);
        int count = 0;
        int sindex = s.length - 1;
        // 倒序遍历小孩数组，如果排序后饼干最大满足该小孩胃口，count++,sindex--;
        for (int i = g.length - 1; i >= 0; i--) {
            if (sindex >= 0 && s[sindex] >= g[i]) {
                count++;
                sindex--;
            }
        }
        return count;
    }
}

2.摆动序列

考虑三种情况：

1. 情况一：上下坡中有平坡
2. 情况二：数组首尾两端
3. 情况三：单调坡中有平坡

class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        if (nums.length <= 1) {
            return nums.length;
        }
        int curDiff = 0;// 当前差值
        int preDiff = 0;// 上一个差值
        int count = 1;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            // 当前差值
            curDiff = nums[i] - nums[i - 1];
            //如果当前差值和上一个差值为一正一负
            //等于0的情况表示初始时的preDiff
            if ((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (curDiff < 0 && preDiff >= 0)) {
                count++;
                preDiff = curDiff;
            }
        }
        return count;
    }
}

3.最大子序列和

（1）遍历记录最大子序列和

（2）发现前一段子序列和为负，要更新子序列和起始位置

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        if (nums.length == 1) return nums[0];
        int sum = Integer.MIN_VALUE;
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 贪心，记录区间累计最大值
            count += nums[i];
            sum = Math.max(sum, count);
            if (count <= 0) count = 0; // 重置最大子序列和起始位置，如果count < 0,要去掉之前的序列。
        }
        return sum;
    }
}