455. 分发饼干
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 gi ，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 sj 。如果 sj >= gi ，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。
注意：
你可以假设胃口值为正。
一个小朋友最多只能拥有一块饼干。
示例 1:
输入: [1,2,3], [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: [1,2], [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.
class Solution {
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);//贪心算法中大多都和排序有关，要先排序
Arrays.sort(s);
int si=0;
int gi=0;
int res=0;
while(gi=g[gi]){
res++;
si++;
gi++;
} else
si++;
}
return res;
}
}
贪心和动态规划的关系
435. 无重叠区间
给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。
注意:
- 可以认为区间的终点总是大于它的起点。
- 区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。
示例 1:
输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
输出: 1
解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
示例 2:
输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]
输出: 2
解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。
示例 3:
输入: [ [1,2], [2,3] ]
输出: 0
解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。
public class Solution {
class myComparator implements Comparator {
public int compare(Interval a, Interval b) {
return a.start - b.start;
}
}
public boolean isOverlapping(Interval i, Interval j) {
return i.end > j.start;
}
public int eraseOverlapIntervals(Interval[] intervals) {
if (intervals.length == 0) {
return 0;
}
Arrays.sort(intervals, new myComparator());
int dp[] = new int[intervals.length];
dp[0] = 1;
int ans = 1;
for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
int max = 0;
for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
if (!isOverlapping(intervals[j], intervals[i])) {
max = Math.max(dp[j], max);
}
}
dp[i] = max + 1;
ans = Math.max(ans, dp[i]);
}
return intervals.length - ans;
}
}
作者：LeetCode
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来源：力扣（LeetCode）
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