DW&LeetCode_day10(121、122、124)

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• 转眼第十天了，已经写过三十多道题了，不错，继续加油！

开源内容

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DW&LeetCode_day10(121、122、124)

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开源内容

学习大纲 

121. 买卖股票的最佳时机

题解：

122. 买卖股票的最佳时机 II

题解：

124. 二叉树中的最大路径和

题解：

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学习大纲 

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121. 买卖股票的最佳时机

题解：

以LeetCode 881救生艇问题为例

由于本题只要求计算出最小船数，所以原数组是否被改变，和元素索引位置都不考虑在内，所以可以先对于给定数组进行排序，再从数组两侧向中间遍历。所以解题思路如下：

1. 对给定数组进行升序排序
2. 初始化左右指针
3. 每次都用一个”最重的“和一个”最轻的“进行配对，如果二人重量小于Limit，则此时的”最轻的“上船，即（left++）。不管”最轻的“是否上船，”最重的“都要上船，即（right--）并且所需船数量加一，即（num++）

代码如下：

var numRescueBoats = function(people, limit) {
  people.sort((a, b) => (a - b));
  var num = 0
  let left = 0
  let right = people.length - 1
  while (left <= right) {
    if ((people[left] + people[right]) <= limit) {
      left++
    }
    right--
    num++
  }
  return num
};

双指针

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        n = len(prices)
        if n < 2: return 0        #  必须有两个数字,一买一卖
        a, b = 0, 1               # 初始化两个指针    
        profit = prices[b] - prices[a]
        for i in range(1, n):
            if prices[i] - prices[a] < 0: a = i    # 卖出去是亏本的
            if prices[i] - prices[a] > profit:  profit = prices[i] - prices[a]# 卖出能获得最大利润
        return profit if profit > 0 else 0  # 最大的 profit 也有可能是负数

当遇到有序数组时，应该优先想到双指针来解决问题，因两个指针的同时遍历会减少空间复杂度和时间复杂度。 

122. 买卖股票的最佳时机 II

题解：

# 买所有的上涨交易日，下跌的不买
class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        profit = 0
        for i in range(1, len(prices)):
            tmp = prices[i] - prices[i-1]   # 利润累加
            if tmp > 0: profit += tmp       #判断是否亏损
        return profit 

124. 二叉树中的最大路径和

题解：

# 通过root节点的最大路径和 
class Solution:
    def maxPathSum(self, root: TreeNode) -> int:
        self.maxL = float('-inf')
        def dfs(root): # 寻找通过root节点的最大路径和 
            if not root:return 0 # dfs的目的为能提供的最大路径和
            leftTree = dfs(root.left)
            rightTree = dfs(root.right)
            self.maxL=max(leftTree + rightTree + root.val,self.maxL) 
            return max(0,leftTree+root.val,rightTree+root.val) # 针对递归调用 由需求来决定返回值 
        dfs(root)
        return self.maxL