LeetCode——贪心篇（一）
刷题顺序及思路来源于代码随想录，网站地址：https://programmercarl.com
目录
455. 分发饼干
376. 摆动序列
53. 最大子数组和
122. 买卖股票的最佳时机 II
55. 跳跃游戏
45. 跳跃游戏 II
1005. K 次取反后最大化的数组和
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 g[i]，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 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，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。
输入: g = [1,2,3], s = [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。import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
/**
* @author light
* @Description 分发饼干
*
* (思路：1.利用大饼干尽量先去满足胃口大的小孩/2.小饼干尽量先去满足胃口小的小孩
* @create 2023-09-04 9:39
*/
public class FindContentChildrenTest {
public static void main(String[] args) {
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n=input.nextInt();
int[] g=new int[n]; //胃口
for (int i = 0; i < n; i++) {
g[i]=input.nextInt();
}
n=input.nextInt();
int[] s=new int[n]; //饼干尺寸
for (int i = 0; i < n; i++) {
s[i]=input.nextInt();
}
System.out.println(findContentChildren(g, s));
}
public static int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int count=0;
int index=0;
//小饼干尽量先去满足胃口小的小孩
for (int i = 0; i < s.length; i++) { //先遍历饼干
if(index= g[index]){
count++;
index++;
}
}
return count;
}
}
376. 摆动序列
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
-
例如，
[1, 7, 4, 9, 2, 5]是一个 摆动序列 ，因为差值(6, -3, 5, -7, 3)是正负交替出现的。 - 相反，
[1, 4, 7, 2, 5]和[1, 7, 4, 5, 5]不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
输入：nums = [1,7,4,9,2,5]
输出：6
解释：整个序列均为摆动序列，各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3) 。import java.util.Scanner;
/**
* @author light
* @Description 摆动序列
*
*
* （思路：删除单调坡度上的节点，只保留两端节点，这个坡度就有两个局部峰值
* 考虑三种情况：
* 1.上下坡中有平坡 1-2-2-1 删除左边的元素或删除右边的元素
* 2.首尾元素 给最左端元素向前延伸一个值，默认最右端有摆动不列入计算
* 3.单调坡中有平坡 1-2-2-3-4
* @create 2023-09-04 10:17
*/
public class WiggleMaxLengthTest {
public static void main(String[] args) {
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n=input.nextInt();
int[] nums=new int[n]; //胃口
for (int i = 0; i < n; i++) {
nums[i]=input.nextInt();
}
System.out.println(wiggleMaxLength(nums));
}
public static int wiggleMaxLength(int[] nums) {
if(nums.length==1){
return 1;
}
int prediff=0; //上一个差值
int curdiff=0; //当前差值
int result=1; //默认最右端有摆动
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {//不遍历最后一个元素，默认最后一个元素有摆动
curdiff=nums[i]-nums[i-1];
if(prediff>=0&&curdiff<0||prediff<=0&&curdiff>0){
result++;
prediff=curdiff; //prediff跟着curdiff去变化，但没必要实时跟着curdiff去变化，只需要当坡度有变化是去记录一下坡度的原始方向---解决情况三
}
}
return result;
}
}
53. 最大子数组和
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
子数组 是数组中的一个连续部分。
输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。import java.util.Scanner;
/**
* @author light
* @Description 最大子数组和
*
*
* (思路：当连续和为负数的时候抛弃当前元素，从下一个元素开始重新计算连续和
* @create 2023-09-04 11:24
*/
public class MaxSubArrayTest {
public static void main(String[] args) {
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n=input.nextInt();
int[] nums=new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
nums[i]=input.nextInt();
}
System.out.println(maxSubArray(nums));
}
public static int maxSubArray(int[] nums) {
int count=0;
int sum=Integer.MIN_VALUE;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
count+=nums[i];
sum=Math.max(sum,count);
if(count<=0){
count=0;
}
}
return sum;
}
}
122. 买卖股票的最佳时机 II
给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。
返回 你能获得的 最大 利润 。
输入：prices = [7,1,5,3,6,4]
输出：7
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3 。
总利润为 4 + 3 = 7 。import java.util.Scanner;
/**
* @author light
* @Description 股票买卖最佳时机II
*
* (思路：把利润拆解成以每天的维度
* 如：第2天买入第4天卖出： price[4]-price[2]=price[4]-price[3]+price[3]-price[2]
*
* 贪心：获取正利润已达到全局最大利润
* @create 2023-09-05 9:52
*/
public class MaxProfitTest {
public static void main(String[] args) {
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n=input.nextInt();
int[] nums=new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
nums[i]=input.nextInt();
}
System.out.println(maxProfit(nums));
}
public static int maxProfit(int[] prices) {
int result=0;
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
result+=Math.max(prices[i]-prices[i-1],0); //只获取正利润
}
return result;
}
}
55. 跳跃游戏
给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
判断你是否能够到达最后一个下标，如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。
输入：nums = [2,3,1,1,4]
输出：true
解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。import java.util.Scanner;
/**
* @author light
* @Description 跳跃游戏
*
* (思路：问题关键不在到底跳跃几步，而是在于跳跃的覆盖范围，
* 那个这个问题就转化为覆盖范围能否覆盖终点
* 每次移动取最大跳跃步数（得到最大的覆盖范围），每移动一个单位，就更新最大覆盖范围。
* 贪心算法局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围），
* 整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点。
* @create 2023-09-05 10:09
*/
public class CanJumpTest {
public static void main(String[] args) {
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n=input.nextInt();
int[] nums=new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
nums[i]=input.nextInt();
}
System.out.println(canJump(nums));
}
public static boolean canJump(int[] nums) {
if(nums.length==1){
return true;
}
int coverRang=0; //记录覆盖范围---记录的是下标值
for (int i = 0; i <=coverRang; i++) {
coverRang=Math.max(coverRang,i+nums[i]);
if (coverRang>=nums.length-1){
return true;
}
}
return false;
}
}
45. 跳跃游戏 II
给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。
每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:
0 <= j <= nums[i]i + j < n
返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。
输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。import java.util.Scanner;
/**
* @author light
* @Description 跳跃游戏II
*
* (思路：还是要看覆盖范围，如果当前覆盖范围未达到终点，则步数+1；
* 若当前覆盖范围达到最大值，步数不用+1
*
* @create 2023-09-05 10:30
*/
public class JumpTest {
public static void main(String[] args) {
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n=input.nextInt();
int[] nums=new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
nums[i]=input.nextInt();
}
System.out.println(jump(nums));
}
public static int jump(int[] nums) {
if(nums.length==1){
return 0;
}
int count=0;
int coverRange=0; //当前覆盖范围---下标值
int nextCoverRange=0; //下一步覆盖范围
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
//coverRange=i+nums[i];
nextCoverRange=Math.max(nextCoverRange,i+nums[i]);
if(i==coverRange){
if(coverRange!= nums.length-1){
count++;
coverRange=nextCoverRange;
if(coverRange>= nums.length-1){
break;
}
}else {
break;
}
}
}
return count;
}
}
1005. K 次取反后最大化的数组和
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，按以下方法修改该数组：
- 选择某个下标
i并将nums[i]替换为-nums[i]。
重复这个过程恰好 k 次。可以多次选择同一个下标 i 。
以这种方式修改数组后，返回数组 可能的最大和 。
输入：nums = [4,2,3], k = 1
输出：5
解释：选择下标 1 ，nums 变为 [4,-2,3] 。import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
import java.util.stream.IntStream;
/**
* @author light
* @Description K 次取反后最大化的数组和
*
* (思路：让绝对值大的负数变为正数，当前数值达到最大，整体最优：整个数组和达到最大。
* 那么如果将负数都转变为正数了，K依然大于0，此时的问题是一个有序正整数序列，如何转变K次正负，让 数组和达到最大。
* 那么又是一个贪心：局部最优：只找数值最小的正整数进行反转，当前数值和可以达到最大（例如正整数数组{5, 3, 1}，反转1 得到-1 比 反转5得到的-5 大多了），全局最优：整个数组和达到最大。
*
* 那么本题的解题步骤为：
* 第一步：将数组按照绝对值大小从大到小排序，注意要按照绝对值的大小
* 第二步：从前向后遍历，遇到负数将其变为正数，同时K--
* 第三步：如果K还大于0，那么反复转变数值最小的元素，将K用完
* 第四步：求和
* @create 2023-09-05 15:51
*/
public class LargestSumAfterKNegationsTest {
public static void main(String[] args) {
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n=input.nextInt();
int[] nums=new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
nums[i]=input.nextInt();
}
int k=input.nextInt();
System.out.println(largestSumAfterKNegations(nums, k));
}
public static int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int k) {
//1.将数组按照绝对值大小从大到小排序
//Integer[] integers=new Integer[nums.length];
//for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
// integers[i]=nums[i];
//}
//Arrays.sort(integers, new Comparator() {
// @Override
// public int compare(Integer o1, Integer o2) {
// return Math.abs(o2)-Math.abs(o1);
// }
//});
nums= IntStream.of(nums)
.boxed()
.sorted((a,b)->Math.abs(b)-Math.abs(a))
.mapToInt(Integer::intValue).toArray();
//从前向后遍历，遇到负数将其变为正数，同时K--
for (int i = 0; i < nums.length&&k>0; i++) {
if(nums[i]<0){
nums[i]=-nums[i];
k--;
}
}
//如果K还大于0，那么反复转变数值最小的元素，将K用完
if(k%2==1){ //若剩余k为奇数进行更改，若k为偶数次则不进行取反
nums[nums.length-1]=-nums[nums.length-1];
}
//求和
//int sum=0;
//for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
// sum+=nums[i];
//}
//return sum;
return Arrays.stream(nums).sum();
}
}