跳格子/贪心算法例题详解：LeetCode605.种花问题

今天做了一道很有意思的题目，虽然是分属于贪心算法的一个题目，但是解法多样，十分有趣，且不是很难理解，所以想在这里分享给大家。

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题目描述：

假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。

给你一个整数数组  flowerbed 表示花坛，由若干 0 和 1 组成，其中 0 表示没种植花，1 表示种植了花。另有一个数 n ，能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花？能则返回 true ，不能则返回 false。

示例 1：

输入：flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 1
输出：true
示例 2：

输入：flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 2
输出：false

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/can-place-flowers

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这个题目我在这里为大家讲解两种方法：跳格子和贪心算法，二者各有其优势。

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方法一：贪心算法

思路分析：

首先为大家介绍贪心算法的一种解题步骤，这种方法在思路上其实更为简单，我们只需要考虑当前位置和相邻位置是否都为0，若是，则修改相关数据。这种方法的代码十分简洁，一个遍历数组嵌套一个判断语句。

最需要注意的一个点就是关于边界的判断问题：当判断位置是开头结尾时，是不存在左邻点或右邻点的，所以对于i==0的情况，我们不判断左邻点是否为0，而改为判断是否当前位置为初始点，末尾点同理。

代码如下：

class Solution {
public:
    bool canPlaceFlowers(vector& flowerbed, int n) {

        int length=flowerbed.size();
            
        
        for(int i=0;i

运行结果展示：

可以看到这种方法的效率中规中矩，但是其思路十分简单，代码也十分的简洁 。

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方法二：跳格子

这种方法的思路相比于贪心算法更为的巧妙：

首先我们明确一个前提：已给数列中是不存在相邻花朵的，以此为前提，我们从头遍历（用跳格子的方法甚至不需要完整遍历一次数组）。

毫无疑问，每个位置只有0/1两种情况。

当位置为1的时候，是什么情况呢？

如果当前位置已经是1，说明什么？下一位必定是空位，而且必然不能种花（因为左面已经有一朵花了），因此我们可以直接跳到下下位（i+2）

当位置为0的时候，又会是什么情况呢？

大家可以思考一下，我们是通过跳格子的方法来到这一位的，每次碰到1都会跳两格，这意味着当前位置前一位必定是0，因此我们只需要判断下一位是否为0

若为0，则说明这个位置可以种花，我们将n减去一个数字，并且继续跳两位（因为种下以后当前位置可以视为1，步骤就和第一种情况一样了），

若为1，则说明下一位为1，且下下位为0，因此我们直接跳三步，继续下一次判断

在这里有一个注意点：我们要考虑是否到达边界的情况，如果说跳到了最后一位，即length-1，则必然可以种下，因为右面没有数字，而左面又为0，如果继续按照之前的判断方法(判断下一位是否为0)的话，就会导致内存溢出

代码如下：

class Solution {
public:
    bool canPlaceFlowers(vector& flowerbed, int n) {

        int len=flowerbed.size(),i;
        for(i=0;i

运行结果展示：

 

可以看到用跳格子的方法，时间效率很高，因为我们没有遍历整个数组，还是挑选了其中最关键的一部分。 

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以上便是对这个问题两种解决方法的阐述，在leetcode的评论区中还有很多优质的解答，大家可以参考一下。欢迎大家在评论区积极评论和提问，我会尽最大能力去帮助大家结局。下面是该题目的网址。

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