LeetCode算法刷题(python) Day｜08贪心算法｜

贪心算法的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。

贪心一般解题步骤：

• 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

LeetCode 455. 分发饼干

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先将小孩胃口和饼干大小排序，因为默认从小到大排序，为了代码方便，我们选择小饼干满足小胃口的策略。先拿最小的饼干给胃口最小的小孩，如果满足就继续后面的饼干和小孩，如果不满足这块饼干就不行了，换大一点的饼干。

class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()
        result = 0
        i, j = 0, 0
        while i < len(g) and j < len(s):
            if g[i] <= s[j]:
                result += 1
                i += 1
                j += 1
            else:
                j += 1
        return result

LeetCode 376. 摆动序列

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本题把图画出来会好理解一些

让峰值尽可能的保持峰值，然后删除单一坡度上的节点

在计算是否有峰值的时候，大家知道遍历的下标 i ，计算 prediff（nums[i] - nums[i-1]） 和 curdiff（nums[i+1] - nums[i]），如果prediff < 0 && curdiff > 0 或者 prediff > 0 && curdiff < 0 此时就有波动就需要统计。

这是我们思考本题的一个大题思路，但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
  
  
  

class Solution:
    def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) == 1:
            return 1        
        prediff = 0
        result = 1

        for i in range(len(nums)-1):
            curdiff = nums[i+1] - nums[i]
            if (prediff >= 0 and curdiff < 0) or (prediff <= 0 and curdiff > 0):
                result += 1
                # 当出现摆动时，才更新prediff，可以绕过单调平坡的情况
                prediff = curdiff
        return result

LeetCode 53. 最大子序和

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如果当前子数组的和小于0，说明它会拉低后面子数组的和，那么应该抛弃它，从下一个数开始求和

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        cur_sum = 0
        result = -float('inf')
        
        i = 0
        while i < len(nums):
            cur_sum += nums[i]
            if cur_sum < 0:
                result = max(result, cur_sum)
                cur_sum = 0
            else:
                result = max(result, cur_sum)
            i += 1
        return result

LeetCode 122. 买卖股票的最佳时机II

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股票价格如果有增加就在增加之前买入，有下降就在下降之前卖出。实现代码的逻辑就是如果后一天的价格比前一天高，高出来的部分就加入到利润中，如果低就不算。

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        profit = 0
        for i in range(1, len(prices)):
            if prices[i] >= prices[i-1]:
                profit += (prices[i] - prices[i-1])
        return profit

LeetCode 55. 跳跃游戏

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如果本题去思考每次跳几步，下次再跳几步，就把问题搞复杂了。
本题只需考虑能跳跃到的最远位置，只要能跳过去就好，至于怎么跳过去的不重要。如果最后的跳跃范围覆盖了终点，那么就可以跳过去，否则就不行。

class Solution:
    def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
        farest = 0
        for i in range(len(nums)):
            if farest >= i:
                farest = max(farest, i + nums[i])
        
        return farest + 1 >= len(nums)