代码随想录算法训练营第31天| 455.分发饼干 、 376. 摆动序列、53. 最大子序和

代码随想录算法训练营第31天| 455.分发饼干 、 376. 摆动序列、53. 最大子序和

贪心算法的本质就是在每一个阶段都达到局部最优，从而达到全局最优

455.分发饼干

大饼干喂给胃口大的，充分利用饼干尺寸喂饱一个。

可以先将两个数组进行排序，然后将从后向前遍历小孩数组。

不需要两个for循环，使用下标进行自减来控制饼干的遍历即可。

// 先遍历胃口，大胃口吃大饼干
class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector& g, vector& s) {
        int res = 0;
        int index = s.size() - 1;
		sort(g.begin(), g.end());
        sort(s.begin(), s.end());
        for (int i = g.size() - 1; i >= 0; --i) {
            if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) {
                ++res; //满足了一个
                --index;
            }
        }
        return res;
    }
};

另外也可以使用另一个思路，小饼干喂小胃口

class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector& g, vector& s) {
		int index = 0;
		sort(g.begin(), g.end());
        sort(s.begin(), s.end());
        for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {
            if (index < g.size() && s[i] >= g[index]) {
                ++index;
            }
        }
        return index;
    }
};

376. 摆动序列

// 贪心
class Solution {
public:
    int wiggleMaxLength(vector& nums) {
       if (nums.size() <= 1) return nums.size();
        int curDiff = 0; // 当前的一对差值
        int preDiff = 0; // 前一对差值
        int res = 1; // 默认有一个
        for (int i = 0; i < nums.size() - 1; ++i) {
            curDiff = nums[i + 1] - nums[i];
            // 出现了波动
            if ((preDiff >= 0 && curDiff < 0) || (preDiff <= 0 && curDiff > 0)) {
                ++res;
                preDiff = curDiff;
            }
        }
        return res;
    }
};

53. 最大子序和

穷举遍历，第一层for循环设置起始位置，第二层for循环遍历数组寻找最大值

// 暴力穷举
class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector& nums) {
        int max = INT32_MIN;
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            sum = 0;
            for (int j = i; j < nums.size(); ++j) {
                sum += nums[j];
                max = max > sum ? max : sum; 
            }
        }
        return max;
    }
};

也可以使用贪心,如果当前的连续和为负数，就放弃，从下一个元素重新开始计算，因为一个负数加上下一个元素只会使连续和越来越小。

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector& nums) {
        int sum = 0; //记录最大的一个和
        int max = nums[0];
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            if (sum > 0) {
                sum += nums[i];
            } else {
                sum = nums[i];
            }
            max = (max > sum ? max : sum);
        }
        return max;
    }
};