代码随想录第二十天|贪心算法

一、406.根据身高重建队列

那么本题先确定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?

这里其实很考察大家的思考过程,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。

所以先从大到小按照h排个序,再来贪心k

此时局部最优: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。

// 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;
    }
};

二、452. 用最少数量的箭引爆气球

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;
    }
};

三、无重叠区间

基本思想同上

class Solution {
public:
    static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
        return a[0] < b[0]; // 改为左边界排序
    }
    int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
        if (intervals.size() == 0) return 0;
        sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);
        int count = 0; // 注意这里从0开始,因为是记录重叠区间
        for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
            if (intervals[i][0] < intervals[i - 1][1]) { //重叠情况
                intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]);
                count++;
            }
        }
        return count;
    }
};

四、划分字母区间

记录元素出现位置,在之前所有元素出现的最远位置与最大距离相等时进行返回答案

class Solution {
public:
    vector<int> partitionLabels(string S) {
        int hash[27] = {0}; // i为字符,hash[i]为字符出现的最后位置
        for (int i = 0; i < S.size(); i++) { // 统计每一个字符最后出现的位置
            hash[S[i] - 'a'] = i;
        }
        vector<int> result;
        int left = 0;
        int right = 0;
        for (int i = 0; i < S.size(); i++) {
            right = max(right, hash[S[i] - 'a']); // 找到字符出现的最远边界
            if (i == right) {
                result.push_back(right - left + 1);
                left = i + 1;
            }
        }
        return result;
    }
};

五、合并区间

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
        vector<vector<int>> result;
        if (intervals.size() == 0) return result; // 区间集合为空直接返回
        // 排序的参数使用了lambda表达式
        sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>& b){return a[0] < b[0];});

        // 第一个区间就可以放进结果集里,后面如果重叠,在result上直接合并
        result.push_back(intervals[0]); 

        for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
            if (result.back()[1] >= intervals[i][0]) { // 发现重叠区间
                // 合并区间,只更新右边界就好,因为result.back()的左边界一定是最小值,因为我们按照左边界排序的
                result.back()[1] = max(result.back()[1], intervals[i][1]); 
            } else {
                result.push_back(intervals[i]); // 区间不重叠 
            }
        }
        return result;
    }
};

### 关于贪心算法的讲解 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望最终结果也是全局最优的一种算法策略[^1]。 对于某些特定问题而言,这种局部最优解能够直接导向全局最优解。然而,并不是所有的优化问题都能通过这种方法求得最精确的结果,但在很多情况下可以获得接近最优解的有效方案。 #### 示例一:最大和转换后的数组元素(Java) 考虑这样一个例子,在给定整数列表`nums`以及一个非负整数`k`的情况下,允许执行最多`k`次操作来改变任意数量的数值符号。目标是在不超过`k`次翻转的前提下最大化所有元素之和: ```java class Solution { public int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int k) { Arrays.sort(nums); int count = 0; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (k > 0 && nums[i] < 0) { nums[i] = -nums[i]; k--; } count += nums[i]; } Arrays.sort(nums); return count - ((k % 2 == 0) ? 0 : 2 * nums[0]); } } ``` 这段代码实现了上述逻辑,其中先对输入数组进行了升序排列以便优先处理负值较大的项,之后再根据剩余的操作次数决定是否调整最小正值以进一步提升总和[^2]。 #### 示例二:分配最少糖果数目 另一个典型的应用场景涉及向一群孩子分发糖果,条件是一个孩子的评分高于其左侧邻居,则该名学生应获得更多的糖果。这里采用了一种简单直观的方法——每当遇到更高的分数就增加一颗糖的数量直到遍历结束整个序列为止[^3]。 ```python def distribute_candies(ratings): n = len(ratings) candies = [1]*n for i in range(1,n): if ratings[i]>ratings[i-1]: candies[i]=candies[i-1]+1 for j in reversed(range(n-1)): if ratings[j]>ratings[j+1] and candies[j]<=candies[j+1]: candies[j]=candies[j+1]+1 return sum(candies) ``` 此Python函数展示了如何利用两次扫描过程分别从前至后和从后往前更新每个位置上的最低需求量,确保满足题目要求的同时使得总的糖果消耗达到最小化。 #### 示例三:寻找合适的起始站点完成环形路线旅行 最后来看一个更复杂的案例—解决“加油站”问题。假设存在一系列相连的服务区构成闭合路径,车辆可以在任一站加油并继续行驶直至下一个目的地。为了判断能否顺利完成一圈旅程,可以通过计算各段行程结束后所剩燃油量来进行评估。具体做法是从第一个节点开始累积净增益(`gas-cost`),只要中途未曾跌入负区间即表明可以从起点出发成功返回原点;反之则需重新选定其他候选作为新的出发点尝试验证[^4]。 ```cpp bool canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) { int total_tank = 0, curr_tank = 0, starting_station = 0; for (size_t i=0 ; i<gas.size() ; ++i){ total_tank += gas[i]-cost[i]; curr_tank += gas[i]-cost[i]; // If one couldn't get here, if(curr_tank < 0){ // Start over from next station. starting_station=i+1; curr_tank=0; } } return total_tank >= 0 && starting_station != gas.size(); } ``` 以上三个实例均体现了不同形式下的贪心思维模式及其应用技巧,它们共同之处在于总是倾向于做出当下看来最佳的动作,进而逐步构建出完整的解决方案框架。
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