左右最值最大差(贪心算法)

Q:给定一个长度为N(N>1)的整型数组A,可以将A划分成左右两个部分,左部分A[0…K],右部分A[K+1…N-1],K可以取值的范围是[0,N-2]。求这么多划分方案中,左部分中的最大值减去右部分最大值的绝对值,最大是多少?(给出数组和数组长度)
例如:[3,9,1,5,2,0] 6
返回:9

分析:
在这里插入图片描述
结果最大差值为9
分为三种情况:

  • 假如最大值在A[0]位置,那么右半部分则要找最大值最小的划分方法才能使差值最大;而右半部分一定会包含A[n-1],如果A[n-1]是最大值,那差值一定是A[0]-A[n-1];如果A[n-1]不是最大值,那最优的办法就是让A[n-1]成为右部分唯一一个元素,否则假如A[n-2]>A[n-1],那么差值会变小;
  • 假如最大值在A[n-1]位置,同上,最大差值应该为A[n-1]-A[0]
  • 假如最大值在数组中间,则要比较A[i]-A[0]和A[i]-A[n-1]的大小,取差值最大的

代码:

class MaxGap {
public:
    int findMaxGap(vector<int> A, int n) {
        int max=INT_MIN;
        int pos=0;
        for(int i=0;i<n;++i)
        {
            if(A[i]>max)
            {
                max=A[i];
                pos=i;                   //找到最大值所在位置
            }
        }
        if(pos==0)                       //如果最大值是第一个元素
            return A[pos]-A[n-1];
        else if(pos==n-1)                 //如果最大值是最后一个元素
            return A[pos]-A[0];
        else                                 //如果最大值在中间 
        {
            int left=A[pos]-A[0];
            int right=A[pos]-A[n-1];
            return left>right? left:right;
        }
    }
};
### 小硬币找零问题贪心算法 #### 一、核心概念 小硬币找零问题是典型的求问题,其本质在于穷举所有可能的方法来找出所需少数量的硬币组合[^1]。然而,在实际操作中直接采用穷举法效率低下,因此引入了更高效的解决方式——贪心算法。 #### 二、贪心算法原理 贪心算法遵循一种直观的选择标准:每次总是挑选当前情况下优(或看似优)的选择,期望这些局部优解终能构成全局优解。对于小硬币找零问题而言,这意味着每次都尽可能选取最大面额且不超过剩余金额的硬币,直到完成支付为止[^3]。 #### 三、Python代码实现 下面给出基于上述思路编写的Python函数`minCoinChangeGreedy`用于计算给定总金额所需的少硬币数: ```python def minCoinChangeGreedy(coins, amount): coins.sort(reverse=True) # 对硬币数组按降序排列 count = 0 # 记录使用的硬币总数 for coin in coins: if amount >= coin: num = amount // coin # 当前面额可使用的次数 count += num # 更新总的硬币计数器 amount -= num * coin # 减少相应的金额 if amount == 0: # 如果已经满足条件则提前结束循环 break return count if amount==0 else -1 # 若无法完全兑换返回-1表示失败 ``` 此段程序首先对输入的硬币列表进行了逆向排序处理以便于后续逻辑执行;接着遍历每一个可用的硬币种类并尝试最大化利用它们直至目标金额被清零或者确认不可能达成交易时停止运行。 需要注意的是,虽然该方法简单易懂但在某些特殊场景下可能会失效,比如当存在非整除关系的情况下可能导致错误的结果。此时应考虑其他更为复杂的解决方案如动态规划等。
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