Day31| Leetcode 455. 分发饼干 Leetcode 376. 摆动序列 Leetcode 53. 最大子数组和

进入贪心了,我觉得本专题是最烧脑的专题

Leetcode 455. 分发饼干

题目链接 455 分发饼干

让大的饼干去满足需求量大的孩子即是本题的思路:

class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
        int sum = 0;
        sort(g.begin(),g.end());
        sort(s.begin(),s.end());
        int result = 0;
        int index = s.size()-1;
     for(int i=g.size()-1;i>=0;i--){//胃口
         if(index>=0&&s[index]>=g[i]){//饼干量
             result++;
             index--;
         }
     }
        return result;
    }
};

ok,下面烧脑开始:

Leetcode 376. 摆动序列

题目链接 76 摆动序列

首先我们觉得本题目体现的贪心思想比较难想,我觉得这里应该用dp来写,但是竟然有贪心思想,就是贪心题目,那就烧脑一下吧:

局部最优:删除单调坡度上的节点(不包括单调坡度两端的节点),那么这个坡度就可以有两个局部峰值

整体最优:整个序列有最多的局部峰值,从而达到最长摆动序列

整体思路:

出现摆动就记录一下。

对应代码就是:

如果prediff < 0 && curdiff > 0 或者 prediff > 0 && curdiff < 0 此时就有波动就需要统计。

除此之外我们还要考虑三点:

第一点:上下坡中有平坡:

实际上我们取得摆动就三个,只需把中间四个2删除三个就行,这里我们只需记录即可,变成1——2——1即可,针对于代码来说就是:

(preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0),我们有波动就需要统计。

第二点:数组首尾两端

题目中说了,如果只有两个不同的元素,那摆动序列也是 2。

这里我们就需要建立一个虚拟节点(虚拟节点和数组开头组成preDiff == 0,即使平坡)使其满足preDiff和curDiff两边需要三个节点最基础的情况,这样我们就可将第二种情况算到第一种情况的代码中了:

(preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0),我们有波动就需要统计。

第三点:单调坡度有平坡(比较难想)

这时我们就不能实时更新preDiff了,我们只需在遇到(preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)即摆动时我们preDiff。

下面上代码:

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

Leetcode 53. 最大子数组和

题目链接 53 最大子数组和

本题目很难发现需要使用贪心思想。

如果 -2 1 在一起,计算起点的时候,一定是从 1 开始计算,因为负数只会拉低总和,这就是贪心贪的地方!

局部最优:当前“连续和”为负数的时候立刻放弃,从下一个元素重新计算“连续和”,因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。

全局最优:选取最大“连续和”

此外我们还需要不断记录连续和,找到最大的那个,就解决问题了。

下面上代码:

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int count = 0;
        int result = INT_MIN;
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            count+=nums[i];
            if(count>result){
                result = count;
            }
            if(count<=0){//连续和为负数,直接抛弃
                count = 0;
            }
        }
        return result;
    }
};

end,学六级!!!

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