[C++] : 贪心算法专题(第一部分)

1.柠檬水找零：

1.思路一：

柠檬水找零

class Solution {
public:
    bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {
        int file=0;
        int ten =0;

        for(auto num:bills)
        {
            if(num == 5) file++;
            else if(num == 10)
            {
                if(file > 0)
                    file--,ten++;
                else
                    return false;
            }
            else
            {
                if(ten>=1 && file>=1)
                    ten--,file--;
                else if(file>=3)
                    file-=3;
                else
                    return false;
            }
        }

        return true;
    }
};

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2. 将数组和减半的最小操作数：

1.思路一：

将数组和减半的最小操作数

class Solution {
public:
    int halveArray(vector<int>& nums) {
        //1.求和：
        long long sum = 0;
        for (auto num : nums)
        {
            sum += num;
        }
        //2.计算一半的值：
        long double half = ((long double)sum) / 2;

        //3.记录操作数：
        int count = 0;
        priority_queue<double> qu(nums.begin(), nums.end());

        while (half>0)//等于或者小于都不满足循环条件
        {
            double tmp = qu.top();//获取堆顶数据
            qu.pop();//pop堆顶数据

            tmp /= 2;
            half -= tmp;
            count++;

            qu.push(tmp);
        }
        return count;
    }
};

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3.最大数：

最大数

1.思路一：

class Solution {
public:
    string largestNumber(vector<int>& nums) {
        vector<string> strs;
        for(int num:nums)
        {
            strs.push_back(to_string(num));
        }

        sort(strs.begin(),strs.end(),
        [](const string s1 , const string s2)
            {
                return s1+s2 > s2+s1;
            }
        );

        string ret;
        for(auto str:strs)
        {
            ret+=str;
        }

        //下标访问字符串返回的是char&可读可写类型的数据！
        if(ret[0]=='0') return "0";
        return ret;
    }
};

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4.摆动序列：

摆动序列

1.思路一：

class Solution {
public:
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        int ret = 0;

        int left = 0;
        int right = 0;
        for(int i = 0 ; i < nums.size() - 1  ; i++)
        {
            right = nums[i+1] - nums[i];
            if(right == 0) continue;

            if(left*right <= 0) ret++; 
            left = right;
        }

        //第一个点是没有加入进来的！
        return ret+1;
    }
};

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5.最长递增子序列

最长递增子序列

1.思路一：dp方法

class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        vector<int> dp(n,1);

        //1.开始遍历：
        int ret = 0;

        for(int i=1 ; i<n;i++)
        {
            //1.计算从0到i-1的递增子序列
            for(int j=0;j<i;j++)
            {
                if(nums[j] < nums[i])
                {
                    //1.注意：
                    dp[i] = max(dp[j]+1 , dp[i]); 
                }
            }
            ret = max(dp[i] , ret);
        }
        return ret;
    }
};

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2.思路二：在dp基础上进行的贪心优化：

class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        //1.创建dp数组保存当前遍历到的位置的递增字序列元素
        vector<int> dp;
        //1-1:第一个数一定开始就在dp里面了！
        dp.push_back(nums[0]);
        int n = nums.size();

        //2.遍历顺序表：
        for(int cur=1 ; cur<n ; cur++)
        {
            //1.比最后一个数都大直接push_back()
            if(nums[cur] > dp.back()) 
            {
                dp.push_back(nums[cur]);
            }

            //2.二分寻找！
            else 
            {
                int left = 0 , right = dp.size()-1;
                while(left < right)
                {
                    int mid = left + (right - left)/2;
                    if(dp[mid] < nums[cur]) left = mid + 1;
                    else right = mid; 
                }
                //3.找到数据更新！
                dp[left] = nums[cur];
            }
        }

        return dp.size();
    }
};

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6.递增的三元子序列

递增的三元子序列

1.思路一：

class Solution {
public:
    bool increasingTriplet(vector<int>& nums) {
        int one = nums[0];
        int two = INT_MAX;

        for(int cur = 1 ; cur < nums.size() ; cur++)
        {
            if(nums[cur] > two) return true;
            else if(nums[cur] < two)
            {
                if(nums[cur] <= one) one = nums[cur];
                else two = nums[cur];
            }
        }
        return false;
    }
};

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7.最长连续递增序列

最长连续递增序列

1.思路一：

class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
        int i=0;
        int ret = 0;
        while(i < nums.size())
        {
            int j = 0;
            for(j = i;j<nums.size()-1;j++)
            {
                if(nums[j] >= nums[j+1]) break;
            }
            ret = max(ret , j-i+1);
            //贪心思路j的位置在连续递增子序列的最后一个位置！
            i = j+1;
        }
        return ret;
    }
};

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