【5.19 代随_31day】 贪心算法、分发饼干、摆动序列、最大子数组和

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贪心算法

贪心算法一般分为如下四步：

• 将问题分解为若干个子问题
• 找出适合的贪心策略
• 求解每一个子问题的最优解
• 将局部最优解堆叠成全局最优解

做贪心类的题目 很难去按照这四步去思考

做题的时候，只要想清楚 局部最优 是什么，如果推导出全局最优，其实就够了。

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分发饼干

力扣连接：455. 分发饼干（简单）

1.贪心的方法

局部最优就是小饼干喂给胃口小的，充分利用饼干尺寸喂饱一个，全局最优就是喂饱尽可能多的小孩。

关键点：

• 可以尝试使用贪心策略，先将饼干数组和小孩数组排序。
• 小饼干先喂饱小胃口

代码

class Solution {
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        Arrays.sort(g);
        Arrays.sort(s);

        int left = 0;
        int right = 0;
        int result = 0;
        while(left<g.length && right<s.length){
            if(g[left]>s[right]){
                right++;
            }else{
                left++;
                right++;
                result++;
            }
        }

        return result;
    }
}

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摆动序列

力扣连接：376. 摆动序列（中等）

1.递归的方法

由于是二叉搜索树，所以只要遍历二叉搜索树，找到空节点 插入元素就可以了，那么这道题其实就简单了。

图解步骤

情况一：上下坡中有平坡

情况二：数组首尾两端

情况三：单调坡度有平坡

关键点：
本题要考虑三种情况：

• 情况一：上下坡中有平坡
• 情况二：数组首尾两端
• 情况三：单调坡中有平坡

递归代码

class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        int curDiff = 0; // 当前一对差值
        int preDiff = 0; // 前一对差值
        int result = 1; // 记录峰值个数，序列默认序列最右边有一个峰值
        for(int i=0;i<nums.length-1;i++){
            curDiff = nums[i+1] - nums[i];
            // 出现峰值
            if((curDiff>0 && preDiff<=0) || (curDiff<0 && preDiff>=0)){
                result++;
                preDiff = curDiff; // 注意这里，只在摆动变化的时候更新prediff 
            }
        }

        return result;
    }
}

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最大子数组和

力扣连接：53. 最大子数组和（中等）

局部最优的情况下，并记录最大的“连续和”，可以推出全局最优。

图解步骤

关键点：

• 只要连续和为正数我们就保留。

代码

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        if(nums.length==1) return nums[0];
        int sum = 0;
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        int index = 0;
        while(index<nums.length){
            sum += nums[index];
            max = Math.max(sum, max);
            if(sum<0){
                sum = 0;
            }

            index++;
        }

        return max;
    }
}

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