依然是贪心算法。好像也没啥规律,都是coding技巧。
860. 柠檬水找零 - 力扣(Leetcode)
关键是给20的找零的时候先用10+5,没有再考虑5+5+5。
有如下三种情况:
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。
局部最优可以推出全局最优,并找不出反例,那么就试试贪心算法!
C++代码如下:
class Solution {
public:
bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {
int five = 0, ten = 0, twenty = 0;
for (int bill : bills) {
// 情况一
if (bill == 5) five++;
// 情况二
if (bill == 10) {
if (five <= 0) return false;
ten++;
five--;
}
// 情况三
if (bill == 20) {
// 优先消耗10美元,因为5美元的找零用处更大,能多留着就多留着
if (five > 0 && ten > 0) {
five--;
ten--;
twenty++; // 其实这行代码可以删了,因为记录20已经没有意义了,不会用20来找零
} else if (five >= 3) {
five -= 3;
twenty++; // 同理,这行代码也可以删了
} else return false;
}
}
return true;
}
};
406. 根据身高重建队列 - 力扣(Leetcode)
思路没什么技巧,记住贪心策略就行了,主要是coding技巧,如何根据题目的实际需要,选择适合的容器。
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,然后在按照另一个维度重新排列。如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼。
对于本题相信大家困惑的点是先确定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:
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。
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:
此时就按照题目的要求完成了重新排列。
C++代码如下:
// 版本一
class Solution {
public:
static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
return a[0] > b[0];
}
vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
sort (people.begin(), people.end(), cmp);
vector<vector<int>> que;
for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
int position = people[i][1];
que.insert(que.begin() + position, people[i]);
}
return que;
}
};
但使用vector是非常费时的,C++中vector(可以理解是一个动态数组,底层是普通数组实现的)如果插入元素大于预先普通数组大小,vector底部会有一个扩容的操作,即申请两倍于原先普通数组的大小,然后把数据拷贝到另一个更大的数组上。
所以使用vector(动态数组)来insert,是费时的,插入再拷贝的话,单纯一个插入的操作就是O(n2)了,甚至可能拷贝好几次,就不止O(n2)了。
改成链表之后,C++代码如下:
// 版本二
class Solution {
public:
// 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)
static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
return a[0] > b[0];
}
vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
sort (people.begin(), people.end(), cmp);
list<vector<int>> que; // list底层是链表实现,插入效率比vector高的多
for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
int position = people[i][1]; // 插入到下标为position的位置
std::list<vector<int>>::iterator it = que.begin();
while (position--) { // 寻找在插入位置
it++;
}
que.insert(it, people[i]);
}
return vector<vector<int>>(que.begin(), que.end());
}
};
452. 用最少数量的箭引爆气球 - 力扣(Leetcode)
排序方式这块和更新边界这个不是很容易想到。
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remote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)
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。
C++代码如下:
class Solution {
private:
static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
return a[0] < b[0];
}
public:
int findMinArrowShots(vector<vector<int>>& points) {
if (points.size() == 0) return 0;
sort(points.begin(), points.end(), cmp);
int result = 1; // points 不为空至少需要一支箭
for (int i = 1; i < points.size(); i++) {
if (points[i][0] > points[i - 1][1]) { // 气球i和气球i-1不挨着,注意这里不是>=
result++; // 需要一支箭
}
else { // 气球i和气球i-1挨着
points[i][1] = min(points[i - 1][1], points[i][1]); // 更新重叠气球最小右边界
}
}
return result;
}
};
注意题目中说的是:满足 xstart ≤ x ≤ xend,则该气球会被引爆。那么说明两个气球挨在一起不重叠也可以一起射爆,所以代码中 if (points[i][0] > points[i - 1][1])
不能是>=。