代码随想录训练营第三十一天|● 理论基础 ● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和

理论基础 

代码随想录

贪心算法一般分为如下四步：

• 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

这个四步其实过于理论化了，我们平时在做贪心类的题目 很难去按照这四步去思考，真是有点“鸡肋”。

做题的时候，只要想清楚 局部最优 是什么，如果推导出全局最优，其实就够了。

455.分发饼干  

代码随想录

int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
        sort(g.begin(), g.end());
        sort(s.begin(), s.end());
        int index = s.size() - 1;
        int result = 0;
        for (int i = g.size()-1; i >= 0; i--) {
            if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) {
                index--;
                result++;
            }
        }
        return result;
    }

比较简单，排序后从大到小分发即可。

376. 摆动序列  

代码随想录

int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() <= 1) return nums.size();
        int curDiff = 0; // 当前一对差值
        int preDiff = 0; // 前一对差值
        int result = 1;  // 记录峰值个数，序列默认序列最右边有一个峰值
        for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {
            curDiff = nums[i + 1] - nums[i];
            // 出现峰值
            if ((preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)) {
                result++;
                preDiff = curDiff; // 注意这里，只在摆动变化的时候更新prediff
            }
        }
        return result;
    }

这道题使用贪心法还是有一点绕，具体思路看代码随想录吧，标记了，还得二刷

53. 最大子序和  

代码随想录

int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int count = 0;
        int result = INT_MIN;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            count += nums[i];
            if (count > result) result = count;
            if (count < 0) count = 0;
        }
        return result;
    }

 这道题需要明确思路：

局部最优：当前“连续和”为负数的时候立刻放弃，从下一个元素重新计算“连续和”，因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。

全局最优：选取最大“连续和”

局部最优的情况下，并记录最大的“连续和”，可以推出全局最优。

不能让“连续和”为负数的时候加上下一个元素，而不是 不让“连续和”加上一个负数。