博客记录-day149-力扣

一、力扣

1、最长连续序列

注意是遍历集合！！！否则会超时

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class Solution {
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        int ans = 0;
        Set<Integer> st = new HashSet<>();
        for (int num : nums) {
            st.add(num); // 把 nums 转成哈希集合
        }
        for (int x : st) { // 遍历哈希集合
            if (st.contains(x - 1)) {
                continue;
            }
            // x 是序列的起点
            int y = x + 1;
            while (st.contains(y)) { // 不断查找下一个数是否在哈希集合中
                y++;
            }
            // 循环结束后，y-1 是最后一个在哈希集合中的数
            ans = Math.max(ans, y - x); // 从 x 到 y-1 一共 y-x 个数
        }
        return ans;
    }
}

2、分发饼干

455. 分发饼干

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class Solution {
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        Arrays.sort(s);
        Arrays.sort(g);
        int point=0,traget=0;
        for(int i=0;i<s.length&&traget<g.length;i++){
            if(s[i]>=g[traget]){
                traget++;
                point++;
            }
        }
        return point;
    }
}

3、买卖股票的最佳时机 II

122. 买卖股票的最佳时机 II

贪心做法，相邻两天只要有利润，就进行交易

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class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int ans = 0;
        int n = prices.length;
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            ans += Math.max(0, prices[i] - prices[i - 1]);
        }
        return ans;
    }
}

4、摆动序列

376. 摆动序列

1. 贪心

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class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        // 处理特殊情况：数组长度为0或1时，直接返回长度
        if (nums.length <= 1) {
            return nums.length;
        }
        // 当前差值（当前元素与前一个元素的差）
        int curDiff = 0;
        // 上一个有效差值（记录波峰或波谷的变化方向）
        int preDiff = 0;
        // 计数器，初始为1，因为至少有一个元素
        int count = 1;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            curDiff = nums[i] - nums[i - 1];
            // 当当前差值与上一个有效差值符号相反时，说明出现摆动
            // 注意：当preDiff为0时（初始状态或连续相等情况），只要当前差值非0即视为有效摆动
            if ((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (curDiff < 0 && preDiff >= 0)) {
                count++;
                preDiff = curDiff; // 更新上一个有效差值
            }
        }
        return count;
    }
}

2. 动态规划

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class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        // dp[i][0]表示以nums[i]为波峰时的最长摆动子序列长度
        // dp[i][1]表示以nums[i]为波谷时的最长摆动子序列长度
        int[][] dp = new int[nums.length][2];
        // 初始化：每个元素自身至少可以构成长度为1的子序列
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            Arrays.fill(dp[i],1);
        }

        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {

            // 遍历所有可能的j < i，更新状态
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[j] > nums[i]) {
                    // 当前元素nums[i]比nums[j]小，可作为波谷
                    // 取nums[j]作为波峰时的最长长度，并加上当前元素
                    dp[i][1] = Math.max(dp[i][1], dp[j][0] + 1);
                } else if (nums[j] < nums[i]) {
                    // 当前元素nums[i]比nums[j]大，可作为波峰
                    // 取nums[j]作为波谷时的最长长度，并加上当前元素
                    dp[i][0] = Math.max(dp[i][0], dp[j][1] + 1);
                }
                // 若nums[j] == nums[i]，不影响状态，无需处理
            }
        }

        // 最终结果取最后一个元素作为波峰或波谷的最大值
        return Math.max(dp[nums.length - 1][0], dp[nums.length - 1][1]);
    }
}

5、最大子数组和

53. 最大子数组和

dp $i$ 为以nums $i$ 结尾的最大子数组和。

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class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int res=nums[0];
        int n=nums.length;
        int[] dp=new int[n];
        dp[0]=res;
        for(int i=1;i<n;i++){
            dp[i]=nums[i]+Math.max(0,dp[i-1]);
            res=Math.max(dp[i],res);
        }
        return res;
    }
}

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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++){
            count += nums[i];
            sum = Math.max(sum, count); // 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）
            if (count <= 0){
                count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和
            }
        }
       return sum;
    }
}

6、跳跃游戏

55. 跳跃游戏

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class Solution {
    public boolean canJump(int[] nums) {
        int n=nums.length;
        int nexright=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(i<=nexright){
                nexright=Math.max(nexright,i+nums[i]);
            }else{
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}