我在代码随想录|写代码Day30 | 贪心算法 | 435. 无重叠区间,763.划分字母区间, 56. 合并区间, 738.单调递增的数字

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专题 : 数据结构帮助小白快速入门算法
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学习目标:

今日学习打卡
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  • 代码随想录-贪心算法

学习时间:

  • 周一至周五晚上 7 点—晚上9点
  • 周六上午 9 点-上午 11 点
  • 周日下午 3 点-下午 6 点

学习内容:

  1. 无重叠区间
  2. 划分字母区间
  3. 合并区间
  4. 单调递增的数字

内容详细:

无重叠区间

题目考点: 贪心 区间

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解题思路

排序,找重叠区间,然后标记排除

我来按照右边界排序,从左向右记录非交叉区间的个数。最后用区间总数减去非交叉区间的个数就是需要移除的区间个数了。

此时问题就是要求非交叉区间的最大个数。

这里记录非交叉区间的个数还是有技巧的,如图:
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class Solution {
public:
    int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
        sort(intervals.begin(),intervals.end(),[](const vector<int>&a,const vector<int>&b) {
            return a[0] < b[0];
        });
        if (intervals.size() == 0) return 0;
        int cnt = 0;
        int end = intervals[0][1];
        for(int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
           if (intervals[i][0] >= end) end = intervals[i][1]; //无重叠情况
           else {
               end = min(end,intervals[i][1]);
               cnt++; //记录重叠情况
           }
        }
        return cnt;
    }
};

划分字母区间

题目考点: 贪心

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在遍历的过程中相当于是要找每一个字母的边界,如果找到之前遍历过的所有字母的最远边界,说明这个边界就是分割点了。此时前面出现过所有字母,最远也就到这个边界了。

可以分为如下两步:

  • 统计每一个字符最后出现的位置
  • 从头遍历字符,并更新字符的最远出现下标,如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等了,则找到了分割点

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代码

class Solution {
public:
    vector<int> partitionLabels(string S) {
        int hash[27] = {0}; // i为字符,hash[i]为字符出现的最后位置
        for (int i = 0; i < S.size(); i++) { // 统计每一个字符最后出现的位置
            hash[S[i] - 'a'] = i;
        }
        vector<int> ans;
        int left = 0;
        int right = 0;
        for (int i = 0; i < S.size(); i++) {
            right = max(right, hash[S[i] - 'a']); // 找到字符出现的最远边界
            if (i == right) {
                ans.push_back(right - left + 1);
                left = i + 1;
            }
        }
        return ans;
    }
};

合并区间

题目考点: 区间 贪心
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题解

对区级左右端点的一个端点进行排序, 然后查找重叠区间

这几道题都是判断区间重叠,区别就是判断区间重叠后的逻辑,本题是判断区间重贴后要进行区间合并。

所以一样的套路,先排序,让所有的相邻区间尽可能的重叠在一起,按左边界,或者右边界排序都可以,处理逻辑稍有不同。

按照左边界从小到大排序之后,如果 intervals[i][0] <= intervals[i - 1][1] 即intervals[i]的左边界 <= intervals[i - 1]的右边界,则一定有重叠。(本题相邻区间也算重贴,所以是<=)

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class Solution {
public:
    vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
        vector<vector<int>> ans;
        sort(intervals.begin(),intervals.end(),[](const vector<int>&a,const vector<int>&b) {
            return a[0] < b[0];
        });
        for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
            if (intervals[i][0] <= intervals[i-1][1]) {
                intervals[i][1] = max(intervals[i][1], intervals[i-1][1]);
                intervals[i][0] = intervals[i-1][0];
            } else {
                ans.push_back({intervals[i-1][0],intervals[i-1][1]});
            }
        }
        ans.push_back({intervals.back()[0], intervals.back()[1]});
        return ans;
    }
};

单调递增的数字

题目考点: 贪心 数据

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解题思路
题目要求小于等于N的最大单调递增的整数,那么拿一个两位的数字来举例。

例如:98,一旦出现strNum[i - 1] > strNum[i]的情况(非单调递增),首先想让strNum[i - 1]–,然后strNum[i]给为9,这样这个整数就是89,即小于98的最大的单调递增整数。

这一点如果想清楚了,这道题就好办了。

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此时是从前向后遍历还是从后向前遍历呢?

从前向后遍历的话,遇到strNum[i - 1] > strNum[i]的情况,让strNum[i - 1]减一,但此时如果strNum[i - 1]减一了,可能又小于strNum[i - 2]。

这么说有点抽象,举个例子,数字:332,从前向后遍历的话,那么就把变成了329,此时2又小于了第一位的3了,真正的结果应该是299。

那么从后向前遍历,就可以重复利用上次比较得出的结果了,从后向前遍历332的数值变化为:332 -> 329 -> 299

确定了遍历顺序之后,那么此时局部最优就可以推出全局,找不出反例,试试贪心。

代码

class Solution {
public:
    int monotoneIncreasingDigits(int N) {
        string strNum = to_string(N);
        // flag用来标记赋值9从哪里开始
        // 设置为这个默认值,为了防止第二个for循环在flag没有被赋值的情况下执行
        int flag = strNum.size();
        for (int i = strNum.size() - 1; i > 0; i--) {
            if (strNum[i - 1] > strNum[i] ) {
                flag = i;
                strNum[i - 1]--;
            }
        }
        for (int i = flag; i < strNum.size(); i++) {
            strNum[i] = '9';
        }
        return stoi(strNum);
    }
};

学习产出:

  • 技术笔记 2 遍
  • CSDN 技术博客 3 篇
  • 习的 vlog 视频 1 个

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重磅消息:

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