力扣算法刷题 Day 27

理论基础

特点：局部最优->整体最优，想不到反例就可以拿来用

455 分发饼干

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思路

要尽可能多的满足，就要先满足胃口小的孩子。先对孩子排序，对于每一个孩子，找一块刚好大于等于他胃口的饼干。

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class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
        sort(g.begin(),g.end());
        sort(s.begin(),s.end());
        int count = 0;
        int s_start = 0;
        for(int i = 0; i < g.size();i++)
        {
            bool is_satisfied = false;
            for(int j = s_start; j < s.size(); j++)
            {
                if(s[j] >= g[i])
                {
                    is_satisfied = true;
                    count++;
                    s_start = j + 1; //下一次开始位置从当前满足的下一条位置开始
                    break;
                }
            }
            if(is_satisfied == false)  //后面的都无法满足，停止向后遍历
            {
                break;
            }   
        }
        return count;
    }
};
//优化：不需要遍历两个数组，用一个慢指针控制一遍移动就可以，实际上上面并没有二重循环

376 摆动序列

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思路

如何让整体序列最长？注意题目描述可以删除节点来使最长。那么什么情况下局部最优呢？对于一个非递增/递减序列，可以取两边节点，删掉中间节点，即序列中的每一个元素尽可能达到峰值。

这里有几个情况：

平坡：只留一个
单调坡：删除中间节点
单调坡中出现平坡：删除中间节点

文章详解

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class Solution {
public:
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        if(nums.size() <= 1)    return 1;
        int curDiff = 0;
        int preDiff = 0;
        int count = 1;
        for(int i = 0; i < nums.size() - 1; i++)
        {
            curDiff = nums[i+1] - nums[i];
            if((preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0))
            {
                count++;
                preDiff = curDiff;
            }
        }
        return count;
    }
};

53 最大子序和

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思路

局部最优：当前序列和大于0，否则舍弃，因为会拖累总和，从下一个位置开始

全局最优：子序最大

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class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int result = INT_MIN;
        int tmp = 0;
        for(int i = 0; i < nums.size();i++)
        {
            tmp += nums[i];
            if(tmp > result)
            {
                result = tmp;
            }
            if(tmp < 0) tmp = 0;  
        }
        return result;
    }
};