专题九 贪心算法
一、分发饼干
1.题目
Leetcode:第 455 题
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。
对每个孩子 i
,都有一个胃口值 g[i]
,这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干 j
,都有一个尺寸 s[j]
。如果 s[j] >= g[i]
,我们可以将这个饼干 j
分配给孩子 i
,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。
示例 1:
输入: g = [1,2,3], s = [1,1] 输出: 1 解释: 你有三个孩子和两块小饼干,3个孩子的胃口值分别是:1,2,3。 虽然你有两块小饼干,由于他们的尺寸都是1,你只能让胃口值是1的孩子满足。 所以你应该输出1。
示例 2:
输入: g = [1,2], s = [1,2,3] 输出: 2 解释: 你有两个孩子和三块小饼干,2个孩子的胃口值分别是1,2。 你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。 所以你应该输出2.
2.解题思路
使用贪心算法解决分发饼干问题。
1.先用大饼干去满足大胃口。在 findContentChildren 函数中,首先对两个数组 g 和 s 进行排序,这样可以实现贪心策略:将胃口最大的孩子与最大的饼干配对,然后继续为次胃口的孩子寻找次尺寸的饼干,依此类推。通过反向遍历孩子们的胃口程度数组 g,我们可以确保每个孩子都尽可能地被满足。index 变量用于跟踪当前考虑的饼干索引,result 变量用于记录能够满足的孩子数量。
在循环中,如果当前饼干的尺寸大于等于当前孩子的胃口,那么这个孩子就会被满足,result 增加,并且 index 减 1,表示已经用掉了一个饼干。这种方法可以确保在给定的饼干和孩子们的胃口下,最大化满足孩子的数量。
2.先用小饼干去满足小胃口,基本思路与1一致。
3.实现代码
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
// 一、分发饼干(用大饼干去满足大胃口)
class Solution1 {
public:
// findContentChildren 函数用于找出能够满足的孩子们的数量
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
sort(g.begin(), g.end());// 对孩子们的胃口程度数组进行升序排序
sort(s.begin(), s.end());// 对饼干的尺寸数组进行升序排序
int index = s.size() - 1;// 初始化 index 为饼干数组的最后一个索引
int result = 0;// 初始化结果变量 result,用于记录满足的孩子数量
// 从孩子们的胃口程度数组的最后一个开始向前遍历
for (int i = g.size() - 1; i >= 0; i--) {
// 当饼干数组的索引 index 未越界,并且当前饼干的尺寸大于等于当前孩子的胃口时
if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) {
result++;// 一个孩子满足,增加结果计数
index--;// 移动 index 到下一个饼干
}
}
return result;// 返回能够满足的孩子们的数量
}
};
// 二、分发饼干(用小饼干去满足小胃口)
class Solution2 {
public:
// findContentChildren 函数用于找出能够满足的孩子们的数量
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
sort(g.begin(), g.end()); // 对孩子们的胃口大小数组进行升序排序
sort(s.begin(), s.end());// 对饼干的大小数组进行升序排序
int index = 0;// 初始化 index 为 0,用于记录当前满足的孩子的索引
// 遍历所有饼干
for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
// 检查是否存在一个孩子的胃口小于等于当前饼干的大小
// 如果 index 小于 g 的大小,并且 g[index] 小于等于 s[i],则说明当前饼干可以满足一个孩子
if (index < g.size() && g[index] <= s[i]) {
index++;// 一个孩子满足,增加 index,表示下一个孩子将被考虑
}
// 如果当前饼干不能满足任何孩子的胃口,继续寻找下一个饼干
}
return index;// 返回能够满足的孩子们的数量
}
};
//测试
int main()
{
Solution1 p;
vector<int> g = { 1, 2, 3 };
vector<int> s = { 1, 1 };
int result = p.findContentChildren(g, s);
cout << "能够满足的孩子们的数量 :" <<result<< endl;
cout <<endl;
return 0;
}
二、摆动序列
1.题目
Leetcode:第 376 题
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为 摆动序列 。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
-
例如,
[1, 7, 4, 9, 2, 5]
是一个 摆动序列 ,因为差值(6, -3, 5, -7, 3)
是正负交替出现的。 - 相反,
[1, 4, 7, 2, 5]
和[1, 7, 4, 5, 5]
不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得,剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums
,返回 nums
中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
示例 1:
输入:nums = [1,7,4,9,2,5] 输出:6 解释:整个序列均为摆动序列,各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3) 。
示例 2:
输入:nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8] 输出:7 解释:这个序列包含几个长度为 7 摆动序列。 其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ,各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8) 。
示例 3:
输入:nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 输出:2
2.解题思路
使用贪心算法解决摆动序列问题。
在 wiggleMaxLength
函数中,首先检查数组 nums
的大小,如果小于等于1,那么摆动长度就是数组的长度。然后,使用两个变量 curDiff
和 preDiff
分别记录当前元素与下一个元素的差以及前一次计算的差。变量 result
用于记录整个序列中摆动的个数。循环遍历数组,计算相邻元素的差 curDiff
。如果当前差异 curDiff
与前一个差异 preDiff
异号,这意味着我们找到了一个摆动,因此将 result
加一,并更新 preDiff
为当前的 curDiff
。这种方法可以有效地计算出给定数组中摆动的最大长度。最终,函数返回 result
,即整个数组中摆动的个数。
3.实现代码
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
class Solution {
public:
// wiggleMaxLength 函数用于计算摆动序列的最大长度
int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
// 如果数组长度小于等于1,摆动序列的最大长度就是数组的长度
if (nums.size() <= 1) return nums.size();
int curDiff = 0; // 当前差异,用于存储当前元素与前一个元素的差值
int preDiff = 0; // 前一个差异,用于存储上一次计算的当前差异
int result = 1; // 结果,用于记录摆动序列的最大长度,初始值为1(至少包含一个数)
// 遍历数组,从第一个元素开始到倒数第二个元素
for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {
curDiff = nums[i + 1] - nums[i];// 计算当前元素与下一个元素的差值
// 检查当前差异与前一个差异是否相反
// 如果前一个差异非正(即等于0或负数)而当前差异为正,或者
// 如果前一个差异非负(即等于0或正数)而当前差异为负,则表示发生了摆动
if ((preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)) {
result++; // 如果发生了摆动,则摆动序列的长度增加
preDiff = curDiff;// 更新 preDiff 为当前的 curDiff,用于下一次迭代的比较
}
}
return result;// 返回摆动序列的最大长度
}
};
//测试
int main()
{
Solution p;
vector<int> nums = { 1,7,4,9,2,5 };
int result = p.wiggleMaxLength(nums);
cout << "摆动序列的最大长度:" << result << endl;
cout << endl;
return 0;
}
ps:以上皆是本人在探索算法旅途中的浅薄见解,诚挚地希望得到各位的宝贵意见与悉心指导,若有不足或谬误之处,还请多多指教。