LeetCode Day 贪心算法 第 1 部分

455. 分配 Cookie

假设您是一位很棒的父母，想给您的孩子一些饼干。但是，你应该给每个孩子最多一块饼干。

每个孩子 i 都有一个贪婪因子 g[i]，这是孩子会满意的 cookie 的最小大小；每个 cookie j 的大小为 s[j]。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将 cookie j 分配给子 i，并且子 i 将是内容。您的目标是最大化您的内容子项的数量并输出最大数量。

示例1：

输入：g = [1,2,3], s = [1,1]
输出：1
说明：您有 3 个孩子和 2 个饼干。 3个孩子的贪婪因子分别是1、2、3。
即使你有 2 个饼干，由于它们的大小都是 1，所以你只能制作贪婪因子为 1 的孩子的内容。
你需要输出1.
示例2：

输入：g = [1,2]，s = [1,2,3]
输出：2
说明：您有 2 个孩子和 3 个饼干。 2个孩子的贪婪因子分别是1、2。
你有 3 块饼干，它们的大小足以满足所有孩子的需求，
你需要输出2.

限制：

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1 0 1

 public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        // 避免空指针
        if(g.length == 0 || s.length ==0){
            返回0；
        }
        // 2 * nlogn
        数组.sort(g);
        数组.sort(s);

        整数 i = 0;
        整数 j = 0;
        整数计数=0；
        while(i < g.length && j < s.length){
            如果（g[i] <= s[j]）{
                我++;
                j++；
                计数++；
            } 别的{
                j++；
            }
        }
        返回计数；   
    }

时间：n`logn

另一个版本的for循环
`
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
// 避免空指针
if(g.length == 0 || s.length ==0){
返回0；
}
// 2 * nlogn
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);

 int j = 0；
    整数计数=0；
    for(int i=0; i<s.length && j<g.length; i++){
        如果（s[i] >= g[j]）{
            j++；
            计数++；
        }
    }
    返回计数；   
}

`

376. 摆动子序列

摆动序列是连续数字之间的差异严格在正负之间交替的序列。第一个差异（如果存在）可以是正值，也可以是负值。包含一个元素的序列和包含两个不相等元素的序列是简单的摆动序列。

例如，[1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个摆动序列，因为差异 (6, -3, 5, -7, 3) 在正负之间交替。
相反，[1,4,7,2,5]和[1,7,4,5,5]不是摆动序列。第一个不是因为它的前两个差异是正数，第二个不是因为它的最后一个差异为零。
子序列是通过从原始序列中删除一些元素（可能为零）而获得的，而其余元素仍保持原来的顺序。

给定一个整数数组 nums，返回 nums 的最长摆动子序列的长度。

示例1：

输入：nums = [1,7,4,9,2,5]
输出：6
解释：整个序列是一个有差异的摆动序列 (6, -3, 5, -7, 3)。
示例2：

输入：nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
输出：7
说明：有几个子序列可以达到这个长度。
一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8]，有差异 (16, -7, 3, -3, 6, -8)。
示例3：

输入：nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
输出：2

限制：

1 0

跟进：你能在 O(n) 时间内解决这个问题吗？

`
公共 int wiggleMaxLength(int[] nums) {
if(nums.length == 0){
返回0；
}
整数计数 = 1;
int preFlag = 0;
int pre = nums[0];

 for(int i=1; i<nums.length; i++){
        if(nums[i]-nums[i-1] != 0){
            int flag = (nums[i]-nums[i-1])/Math.abs(nums[i]-nums[i-1]);

            if(flag == -preFlag || preFlag == 0){
                前标志 = 标志；
                计数++；
            }
        }
    }
    返回计数；
}

`

53. 最大子数组

给定一个整数数组 nums，找到
子数组
最大的和，并返回它的和。

示例1：

输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：子数组 [4,-1,2,1] 的和最大为 6.
示例2：

输入：nums = [1]
输出：1
解释：子数组 [1] 的和最大为 1.
示例3：

输入：nums = [5,4,-1,7,8]
输出：23
解释：子数组 [5,4,-1,7,8] 的和最大为 23.

限制：

1 -104

跟进：如果你已经找到了 O(n) 的解决方案，请尝试使用分而治之的方法编写另一个解决方案，这种方法更微妙。

`
公共 int maxSubArray(int[] nums) {
if(nums.length == 0){
返回0；
}
int max = Integer.MIN_VALUE;
int sum = Integer.MIN_VALUE;
for(int i=0;我 if(nums[i] > 0){
如果（总和 总和 = nums[i];
}其他{
sum += nums[i];

}
            最大值 = Math.max(最大值, 总和);
        }别的{
            如果（总和<0）{
                总和 = nums[i];
            }别的{
            总和 += nums[i];
            }
            最大值 = Math.max(最大值, 总和);
        }
    }
    返回最大值；

}

`

改进代码
`
公共 int maxSubArray(int[] nums) {
if(nums.length == 0){
返回0；
}
int max = Integer.MIN_VALUE;
int sum = Integer.MIN_VALUE;
for(int i=0; i 如果（总和 总和 = nums[i];
}其他{
sum += nums[i];

}
            最大值 = Math.max(最大值, 总和);
    }
    返回最大值；

}

`

贪心的另一种方式
`
公共 int maxSubArray(int[] nums) {
if(nums.length == 0){
返回0；
}
int max = Integer.MIN_VALUE;
// int sum = Integer.MIN_VALUE;

 int 总和 = 0；
    for(int i=0; i<nums.length; i++){
        总和+= nums[i];
        如果（最大值<总和）{
            最大值=总和；
        }
        如果（总和<0）{
            总和=0；
        }
            // 如果(总和 < 0){
            // 总和 = nums[i];
            // }别的{
            // 总和 += nums[i];

            // }
            // 最大值 = Math.max(最大值, 总和);

    }
    返回最大值；

}

`

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