代码随想录算法训练营第三十一天|455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和

目录

455. 分发饼干

376. 摆动序列

53. 最大子数组和

1. 分治法

2. 动态规划

3.贪心

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455. 分发饼干

题目描述：

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。

 一个人居然能有那么多孩子？！注定要饿死。

我的想法：对两个数组进行排序使用双指针，最优匹配，优先满足胃口最小的孩子，ret计数最多能满足多少孩子。

int cmp_int(const void* e1,const void* e2){
    return *(int*)e1-*(int*)e2;
}
int findContentChildren(int* g, int gSize, int* s, int sSize){
    //排序
    qsort(g,gSize,sizeof(int),cmp_int);
    qsort(s,sSize,sizeof(int),cmp_int);
    int ret=0;
    int left=0,right=0;
    while(right

376. 摆动序列

题目描述：

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 。

对于这个题目！首先，我得看得懂题！

有好多点需要注意：

1. nums只有两个元素时，要判断两元素是否相同：相同是平的，摆动序列是1；相反，两元素不相同的情况下，摆动序列是2。
2. nums数组的大小大于2的情况下，max的初始值并不是1。就如上面一条，如果前两个元素相同，只有一个应该被包含在摆动序列中；而如果两个元素不相同，两个元素都应该包含在摆动序列中（第9行代码）
3. 遇到当前元素与前一元素差值为0的情况，应该有continue的操作以避免对predif做更新。如果更predif做更新，predif必然等于0，后续sign的值就永远为0，因此必然要continue。（第14行代码）
4. 在对sign做判断时，条件如果是sign<0会漏掉一个序列元素。（第17行代码）

        如果没有对curdif=0的情况continue，那么容易在后面sign做判断时使用条件sign<0，就会造成下面错误：

正确代码如下：

int wiggleMaxLength(int* nums, int numsSize){
    int max=0;
    if(numsSize==1)     return max=1;
    //predif表示前一个差值
    int predif=nums[1]-nums[0];
    if(numsSize==2){
        return max=(predif==0)?1:2;
    }
    max=(predif==0)?1:2;
    for(int i=1;i

53. 最大子数组和

太经典的题目很多种解法。

1. 分治法

int CrossingSubArray(int* nums,int low,int mid,int high){
	int max_left=INT_MIN,max_right=INT_MIN;
    int sum=0;
    //计算包括中间左边的最大子数组和
    for(int i=mid;i>=low;i--){
        sum+=nums[i];
        max_left=fmax(sum,max_left);
    }
    sum=0;
    //计算包括中间右边的最大子数组和
    for(int i=mid+1;i<=high;i++){
        sum+=nums[i];
        max_right=fmax(sum,max_right);
    }
    //两数相加=跨越中间的最大子数组和
    return max_left+max_right;
}
int maxArray(int* nums, int low,int high){
	if(low==high)	return nums[low];
	int mid=(low+high)/2;
    //分(左闭右闭)
	int S1=maxArray(nums,low,mid);
	int S2=maxArray(nums,mid+1,high);
    //计算跨越中间的最大子数组和
	int S3=CrossingSubArray(nums,low,mid,high);
    //比较最大值
	int max=fmax(S1,S2);
	max=fmax(max,S3);
	return max; 
}
int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
	int max=maxArray(nums,0,numsSize-1);
	return max; 
}

2. 动态规划

int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
    int* dp=(int*)malloc(sizeof(int)*numsSize);
    dp[0]=nums[0];
    int max=dp[0];
    for(int i=1;imax)?dp[i]:max;
    }
    return max;
}

3.贪心

 连续和小于0的情况下，子序列重新开始选取；

连续和大于0的情况下，将元素添加到子序列并更新连续和的大小。

int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
    int ret=INT_MIN;
    int sum=0;
    for(int i=0;iret)     ret=sum;
        if(sum<0)       sum=0;
    }
    return ret;
}