代码随想录算法训练营第三十三天丨 贪心算法part04

860.柠檬水找零

思路

这道题目刚一看,可能会有点懵,这要怎么找零才能保证完成全部账单的找零呢?

但仔细一琢磨就会发现,可供我们做判断的空间非常少!

只需要维护三种金额的数量,5,10和20。

有如下三种情况:

  • 情况一:账单是5,直接收下。
  • 情况二:账单是10,消耗一个5,增加一个10
  • 情况三:账单是20,优先消耗一个10和一个5,如果不够,再消耗三个5

此时大家就发现 情况一,情况二,都是固定策略,都不用我们来做分析了,而唯一不确定的其实在情况三。

而情况三逻辑也不复杂甚至感觉纯模拟就可以了,其实情况三这里是有贪心的。

账单是20的情况,为什么要优先消耗一个10和一个5呢?

因为美元10只能给账单20找零,而美元5可以给账单10和账单20找零,美元5更万能!

所以局部最优:遇到账单20,优先消耗美元10,完成本次找零。全局最优:完成全部账单的找零。

class Solution {
    public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
        int five = 0;
        int ten = 0;
        for (int i = 0; i < bills.length; i++) {
            int bill = bills[i];
            if (bill == 5) {
                five++;
            }
            if (bill == 10) {
                five--;
                ten++;
            }
            if (bill == 20) {
                if (ten > 0) {
                    five--;
                    ten--;
                } else {
                    five -= 3;
                }
            }
            if (five<0||ten<0){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

406.根据身高重建队列

思路

本题有两个维度,h和k,看到这种题目一定要想如何确定一个维度,然后再按照另一个维度重新排列。

在135. 分发糖果 (opens new window)卡哥强调过一次,遇到两个维度权衡的时候,一定要先确定一个维度,再确定另一个维度。

如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼

对于本题困惑的点是先确定k还是先确定h呢,也就是究竟先按h排序呢,还是先按照k排序呢?

如果按照k来从小到大排序,排完之后,会发现k的排列并不符合条件,身高也不符合条件,两个维度哪一个都没确定下来。

那么按照身高h来排序呢,身高一定是从大到小排(身高相同的话则k小的站前面),让高个子在前面。

此时我们可以确定一个维度了,就是身高,前面的节点一定都比本节点高!

那么只需要按照 k 为下标重新插入队列就可以了,为什么呢?

以图中{5,2} 为例:

代码随想录算法训练营第三十三天丨 贪心算法part04_第1张图片

按照身高排序之后,优先按身高高的people的k来插入,后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点,最终按照k的规则完成了队列。

所以在按照身高从大到小排序后:

局部最优:优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性

全局最优:最后都做完插入操作,整个队列满足题目队列属性

局部最优可推出全局最优,找不出反例,那就试试贪心。

怎么知道局部最优就可以推出全局最优呢? 有数学证明么?

在贪心系列开篇词关于贪心算法,你该了解这些! (opens new window)中,卡哥已经讲过了这个问题了。

刷题或者面试的时候,手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优,而且想不到反例,那么就试一试贪心,至于严格的数学证明,就不在讨论范围内了。

如果没有读过关于贪心算法,你该了解这些! (opens new window)建议读一下,相信对贪心就有初步的了解了。

回归本题,整个插入过程如下:

排序完的people: [[7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2],[4,4]]

插入的过程:

  • 插入[7,0]:[[7,0]]
  • 插入[7,1]:[[7,0],[7,1]]
  • 插入[6,1]:[[7,0],[6,1],[7,1]]
  • 插入[5,0]:[[5,0],[7,0],[6,1],[7,1]]
  • 插入[5,2]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[7,1]]
  • 插入[4,4]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

此时就按照题目的要求完成了重新排列。

class Solution {
    public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
        // 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)
        Arrays.sort(people, (a, b) -> {
            if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];   // a - b 是升序排列,故在a[0] == b[0]的狀況下,会根据k值升序排列
            return b[0] - a[0];   //b - a 是降序排列,在a[0] != b[0],的状况会根据h值降序排列
        });
        LinkedList queue = new LinkedList<>();

        for (int[] person : people) {
            //Linkedlist.add(index, value),会将value插入到指定index里。
            queue.add(person[1],person);
        }
        return queue.toArray(new int[people.length][]);
    }
}

452. 用最少数量的箭引爆气球

思路

如何使用最少的弓箭呢?

直觉上来看,貌似只射重叠最多的气球,用的弓箭一定最少,那么有没有当前重叠了三个气球,我射两个,留下一个和后面的一起射这样弓箭用的更少的情况呢?

尝试一下举反例,发现没有这种情况。

那么就试一试贪心吧!局部最优:当气球出现重叠,一起射,所用弓箭最少。全局最优:把所有气球射爆所用弓箭最少。

算法确定下来了,那么如何模拟气球射爆的过程呢?是在数组中移除元素还是做标记呢?

如果真实的模拟射气球的过程,应该射一个,气球数组就remove一个元素,这样最直观,毕竟气球被射了。

但仔细思考一下就发现:如果把气球排序之后,从前到后遍历气球,被射过的气球仅仅跳过就行了,没有必要让气球数组remove气球,只要记录一下箭的数量就可以了。

以上为思考过程,已经确定下来使用贪心了,那么开始解题。

为了让气球尽可能的重叠,需要对数组进行排序

那么按照气球起始位置排序,还是按照气球终止位置排序呢?

其实都可以!只不过对应的遍历顺序不同,我就按照气球的起始位置排序了。

既然按照起始位置排序,那么就从前向后遍历气球数组,靠左尽可能让气球重复。

从前向后遍历遇到重叠的气球了怎么办?

如果气球重叠了,重叠气球中右边边界的最小值 之前的区间一定需要一个弓箭

以题目示例: [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]为例,如图:(方便起见,已经排序)

代码随想录算法训练营第三十三天丨 贪心算法part04_第2张图片

可以看出首先第一组重叠气球,一定是需要一个箭,气球3,的左边界大于了 第一组重叠气球的最小右边界,所以再需要一支箭来射气球3了。

代码如下:

class Solution {
    public int findMinArrowShots(int[][] points) {
        //怎么判断是否有重叠
        // 根据气球直径的开始坐标从小到大排序
        // 使用Integer内置比较方法,不会溢出
        Arrays.sort(points, (a, b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));
        // points 不为空至少需要一支箭
        int res = 1;
        for (int i = 1; i < points.length; i++) {
            // 气球i和气球i-1不挨着,注意这里不是>=
            if (points[i][0] > points[i-1][1]){
                res++;
            }else {//此时的情况为当前气球的左边界与前一气球有重叠
                points[i][1] = Math.min(points[i][1],points[i-1][1]); // 更新重叠气球最小右边界
            }
        }
        return res;
    }
}

自己有点思路,但是写不出来,还是得看卡哥的视频然后模仿着写,难受啊难受

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