【贪心算法】day6

📝前言说明:

  • 本专栏主要记录本人的贪心算法学习以及LeetCode刷题记录,按专题划分
  • 每题主要记录:(1)本人解法 + 本人屎山代码;(2)优质解法 + 优质代码;(3)精益求精,更好的解法和独特的思想(如果有的话);(4)贪心策略正确性的 "证明"
  • 文章中的理解仅为个人理解。如有错误,感谢纠错

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题目

  • [455. 分发饼干](#455. 分发饼干)
  • [553. 最优除法](#553. 最优除法)
  • [45. 跳跃游戏 II](#45. 跳跃游戏 II)

455. 分发饼干

题目链接:https://leetcode.cn/problems/assign-cookies/description/

个人解

思路:

  • 从低到高满足

屎山代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) 
    {
        ranges::sort(g); ranges::sort(s);
        int n = g.size(), m = s.size();
        int st = m > n ? m - n: 0;
        int ans = 0;
        for(int i = 0, j = st; j < m; j++) // 遍历每一块饼干
        {
            if(s[j] >= g[i])
            {
                ans++;
                i++; // 下一个孩子
            }
        }
        return ans;
    }
};

时间复杂度: O ( n l o g n + m l o g m ) O(nlogn + mlogm) O(nlogn+mlogm)
空间复杂度: O ( l o g n + l o g m ) O(logn + logm) O(logn+logm)


553. 最优除法

题目链接:https://leetcode.cn/problems/optimal-division/description/


优质解

思路:

  • 我们观察整个表达式,最后一定会化成:x / y的形式
  • 易知:第一个数一定位于分子,第二个数一定位于分母
  • 只要让分子最大,则得到的结果一定是最大的,即:把其他数都通过加()移动至分子(因为题目条件nums[i] >= 2

代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    string optimalDivision(vector<int>& nums) 
    {
        int n = nums.size();
        if(n == 1) return to_string(nums[0]);
        else if(n == 2) return to_string(nums[0]) + "/" + to_string(nums[1]);
        string ans = to_string(nums[0]) + "/(";
        for(int i = 1; i < n - 1; i++)
            ans += to_string(nums[i]) + "/";
        ans += to_string(nums[n - 1]) + ")";
        return ans;
    }
};

45. 跳跃游戏 II

题目链接:https://leetcode.cn/problems/jump-game-ii/description/


优质解

思路:

  • 利用动态规划的思想 + 层序遍历
    • 动态规划:依次记录跳跃了多少步
    • 层序遍历:能跳跃到的地方作为下一次的起点,并且在跳跃过程中"剔除"次数多的

代码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int jump(vector<int>& nums) 
    {
        int n = nums.size();
        int left = 0, right = 0; // 标识该层的首尾位置
        int Maxpos = 0; // 记录下一次能跳跃到的最远位置
        int ans = 0;
        while(Maxpos < n - 1) // 如果已经跳跃到最后的位置了
        {
            for(int i = left; i <= right; i++)
                Maxpos = max(Maxpos, i + nums[i]);
            left = right + 1;
            right = Maxpos;
            ans++;
        }
        return ans;
    }
};

时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)


🌈我的分享也就到此结束啦🌈

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