python贪心算法题集_贪心算法题：分饼干

今天，我们要讲的是一道贪心算法题：分饼干。这道题也来自 LeetCode：

本文将先介绍贪心算法的基础知识，然后使用贪心算法解决这个问题，所用的语言依然是 JavaScript。

贪心算法简介

贪心法，又称贪心算法、贪婪算法、或称贪婪法，是一种在 每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择 ，从而希望导致结果是最好或最优的算法。简单来说，贪心算法的核心思想就是 今朝有酒今朝醉 ， 活在当下 。举几个贪心算法的例子吧！

1，一般人换零钱的时候会应用到贪心算法。把$36换散︰$20 > $10 > $5 > $1。先换大面额再换小面额！

2，但有时候贪心算法并不准确，比如上学时候，学渣使用贪心算法，坚持当下玩乐，但最后却没有好工作，当然前提是他也没有好爸爸。

3，在编程中，贪心算法可以解决一些最优化问题，如：求图中的最小生成树、求哈夫曼编码……对于其他问题，贪心法一般不能得到我们所要求的答案。

分饼干

了解了贪心算法，我们来使用它解决“分饼干问题”。“分饼干问题”的题目是这样的：

假设你是一个好爸爸(妈妈)，你想给你的孩子们分一些饼干。每个孩子只能得到一块饼干，但每个孩子想要的饼干大小不尽相同。你的目标就是尽量让更多的孩子满意。

下面我们再用断言表示一下数据结构和需求。在前面的 ArrayList 类中编写一个新的类方法 findContentChildren ，它接受一个表示饼干的数组作为参数，返回能满足的孩子的最大数量。

functioncreateNonSortedArray(){

var array = new ArrayList();

array.insert(1);

array.insert(3);

array.insert(5);

array.insert(4);

array.insert(2);

return array;

}

// 创建一个数组：[1, 3, 5, 4, 2] 作为每个孩子想要的饼干大小

array = createNonSortedArray();

// 如果饼干为[1, 1]，最多能让1个孩子满足。

expect(array.findContentChildren([1, 1])).toBe(1);

// 如果饼干为[1, 2, 3]，最多能让3个孩子满足。

expect(array.findContentChildren([1, 2, 3])).toBe(3);

题目分析完了，让我们使用贪心算法来解决它！贪心算法的核心思想是 坚持当下的最好选择 。那么在这道题中， 当下的最好选择 是什么？答案是，先将“较小的饼干”分给“对饼干尺寸要求最小”、“最好说话”的孩子，因为他们最容易满足，这样才能最大化满足孩子的数量。那么，整个分配流程就应该是这样的：

首先，将孩子们按“对饼干尺寸要求最小”排序，将饼干按尺寸大小排序。

然后，判断第一块饼干是否能满足第一个孩子，能就分给他，否则就换个稍微大点的，直到满足这个孩子。

满足第一个孩子后，再对第二个、第三个以及后面的孩子重复上面一步，直到饼干分完为止。

最后统计满足了多少个孩子，并返回结果。

那么用 JavaScript 实现就是：

this.findContentChildren = function(cookies){

this.quickSort();

cookies.sort();

var i = 0; // 满足的孩子数量

for (var j = 0; i < array.length && j < cookies.length; j++) { // 遍历饼干

if (array[i] <= cookies[j]) {

i++;

}

}

return i;

}

至此，这道题就做完了！你理解贪心算法了吗？如果不理解，可以再做几道题练习一下：

上面的网址是 LeetCode 的所有贪心算法题目，从易到难均有，祝你刷题愉快！