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贪心算法，是在每一步选择中，都采取当前状态下，最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法，在解决各种问题时被广泛应用，包括数组操作、字符串处理、图论等。
贪心算法包括：分配问题、区间问题。
- 455. 分发饼干 - 分配问题
- 135. 分发糖果 - 分配问题
- 605. 种花问题 - 分配问题
- 406. 根据身高重建队列 - 分配问题
- 435. 无重叠区间 - 区间问题
- 452. 用最少数量的箭引爆气球 - 区间问题
- 763. 划分字母区间 - 区间问题
- 121. 买卖股票的最佳时机 - 区间问题
1. 分配问题
455. 分发饼干 - 分配问题：
class Solution:
def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
"""
时间复杂度，来自于排序，O(mlogm + nlogn)
空间复杂度，类似，O(logm + logn)
"""
g = sorted(g) # 排序
s = sorted(s)
n, m = len(g), len(s) # 序列数量
i, j = 0, 0
while i < n and j < m: # 全部遍历
if g[i] <= s[j]: # 判断是否吃饱
i += 1 # 孩子满足条件
j += 1 # 饼干满足条件
return i
135. 分发糖果 - 分配问题：
class Solution:
def candy(self, ratings: List[int]) -> int:
"""
时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)
"""
n = len(ratings) # 序列长度
res = [1] * n # 每个孩子至少1个糖果
# 正序遍历
for i in range(1, n):
if ratings[i] > ratings[i-1]:
res[i] = res[i-1] + 1 # 要是后面+1
# print(f"[Info] res: {res}")
# 逆序遍历
for i in range(n-1, 0, -1):
if ratings[i-1] > ratings[i]:
# 逆序需要最大值
res[i-1] = max(res[i-1], res[i]+1)
# print(f"[Info] res: {res}")
return sum(res)
605. 种花问题 - 分配问题：
class Solution:
def canPlaceFlowers(self, flowerbed: List[int], n: int) -> bool:
"""
时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)
"""
res = 0 # 种花数量
m = len(flowerbed) # 花坛长度
for i in range(m):
# 前面是0，中间是0，最后是0，注意边界
if (i==0 or flowerbed[i-1] == 0) and (flowerbed[i] == 0) and (i==m-1 or flowerbed[i+1]==0):
res += 1
flowerbed[i] = 1
return res >= n
406. 根据身高重建队列 - 分配问题，读懂题，根据 -p[0] 和 p[1] 排序，再进行插入，根据 p[1]，进行插入。
class Solution:
def reconstructQueue(self, people: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
"""
插入之前的位置
时间O(n^2)，空间O(logn)
"""
# p[0] 从大到小排序，再次根据 p[1] 从小到大排序
people.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]))
# print(f"[Info] people: {people}")
n = len(people) # 人数
res = []
for p in people:
# print(f"[Info] res: {res}")
# 根据 p 值的第2位 [正好有k个人]，进行排序插入
res.insert(p[1], p) # 在p[1]前一个位置插入
return res
2. 区间问题
435. 无重叠区间 - 区间问题
class Solution:
def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
"""
时间复杂度 O(nlogn) 空间复杂度 O(logn)
"""
# 根据 end 值排序
intervals = sorted(intervals, key=lambda x: x[1])
# print(f"[Info] intervals: {intervals}")
n = len(intervals)
res = 0
prev = intervals[0][1] # 第1个值的末尾值
for i in range(1, n): # 从第2个值开始
if intervals[i][0] < prev: # 前值小于后值
res += 1 # 相交
else:
prev = intervals[i][1] # 遍历下一个
return res
452. 用最少数量的箭引爆气球 - 区间问题，435 题的变换
class Solution:
def findMinArrowShots(self, points: List[List[int]]) -> int:
"""
区间类型题，与 435 类似
时间复杂度 O(nlogn)，空间复杂度 O(logn)
"""
# 尾部排序
points = sorted(points, key=lambda x: x[1])
n = len(points)
prev = points[0][1] # 前值
res = 0
for i in range(1, n):
if prev >= points[i][0]:
res += 1 # 重叠值，即1箭射中2个
else:
prev = points[i][1]
return n - res # 最终值是差值
763. 划分字母区间 - 区间问题，记录字母最后出现的位置，与之前最大位置比较。
class Solution:
def partitionLabels(self, s: str) -> List[int]:
"""
时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(len(s))
"""
n=len(s) # 序列长度
last=[0]*26 # 字母数量
# 遍历获取最后出现的位置
for i in range(n):
j=ord(s[i])-ord('a')
last[j]=max(i,last[j]) # 字母最后出现的位置
start,end=0,0
res=[]
for i in range(n):
j=ord(s[i])-ord('a')
# 当前字母j最后出现的位置last[j]，与之前end，取最大值
end=max(end,last[j])
if end==i: # end如果等于i
res.append(end-start+1) # 序列长度
start=end+1 # 起始位置移动
return res
121. 买卖股票的最佳时机 - 区间问题
class Solution:
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
"""
时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)
"""
n=len(prices) # 全部数量
res=0 # 结果
for i in range(1,n):
# 累加区间价格
res+=max(0,prices[i]-prices[i-1])
return res
