分糖果问题1

一、题目:

一群人做游戏,现在请你根据游戏得分来发糖果,要求如下:

1.每个孩子不管得分多少,起码分到一个糖果。

2.任意两个相邻的孩子之间,得分较多的孩子必须拿多一些的糖果

二、大体思路:

用到了上坡下坡的思想,并且坡顶的值为坡度较高的值

三、具体实现

1、方法一:

· 时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(N)

基本思路:第一步从左往右扫描建立从左往右的上坡,第二部从右往左扫描,建立从右往左的上坡(也就是从左往右的下坡)

代码如下:

int Candy1(int arr[], int length)
{
	if (arr == NULL || length <= 0)
	{
		return 0;
	}
	int* newArray = new int[length]();
	for (int i = 0; i < length; ++i)
	{
		newArray[i] = 1;
	}
	for (int i = 1; i < length; ++i)
	{
		if (arr[i] > arr[i - 1])
		{
			newArray[i] = newArray[i - 1]+1;
		}
	}
	for (int i = length-2; i >= 0; i--)
	{
		if (arr[i] > arr[i + 1]&&newArray[i]<newArray[i+1]+1)<span style="color:#ff0000;">//注意这里是+1</span>		{
			newArray[i]=newArray[i+1]+1;
		}
	}
	int res = 0;
	for (int i = 0; i < length; ++i)
	{
		cout << newArray[i] << endl;
		res += newArray[i];
	}
	return res;
}

注意那里的判断条件是+1,假如arr[6]={1,4,5,9,3,2},若不+1,则newArray是[1,2,3,4,1,1],其实为[1,2,3,4,2,1]

启发:本来的值将要得到的值,而不是比肩现有的值,这样不容易出错

2、方法二:

· 时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(N)

虽然时间复杂度和空间复杂度都是一样的但是这次的解法比较巧妙,是因为主要的遍历过程,是朝着一个方向遍历的

代码如下:

int Candy1(int arr[], int length)
{
	if (arr ==  NULL || length<=0)
	{
		return 0;
	}
	int* newArray = new int[length]();
	for (int i = 0; i < length; ++i)
	{
		newArray[i] = 1;
	}
	for (int i = 1; i < length; ++i)
	{
		if (arr[i] == arr[i - 1])
		{
			newArray[i] = newArray[i];
		}
		else if (arr[i]>arr[i-1]&&newArray[i]<newArray[i-1]+1)<span style="color:#ff0000;">//注意是+1</span>
		{
			newArray[i] = newArray[i - 1] + 1;
		}
		else if (arr[i]<arr[i-1]&&newArray[i]>newArray[i-1]-1)
		{
			newArray[i-1] = newArray[i-1] + 1;<span style="color:#ff0000;">//最特殊的一个地方,也是核心所在,是因为这里修改的前面的值而不是当前值</span>
			if (i > 1)
			{
				i -= 2;<span style="color:#ff0000;">//巧妙</span>
			}
		}
	}
	int res = 0;
	for (int i = 0; i < length; ++i)
	{
		res += newArray[i];
	}
	return res;
}


### 贪心算法实现糖果问题 贪心算法糖果问题中的应用主要通过两次遍历来确保每个孩子的糖果数量满足条件。以下是具体实现和代码示例。 #### 问题描述 给定一个评数组 `ratings`,表示每个孩子的评。需要糖果给这些孩子,满足以下条件: 1. 每个孩子至少获得一颗糖果。 2. 如果某个孩子的评比相邻的孩子高,则该孩子必须获得更多的糖果。 目标是计算最少需要配多少颗糖果。 #### 解决方案 解决方案的核心思想是使用两次遍历策略来确保糖果配的正确性: 1. **从左向右遍历**:如果右边孩子的评比左边高,则右边孩子的糖果数比左边多一个。 2. **从右向左遍历**:如果左边孩子的评比右边高,并且左边孩子的糖果数较少,则更新左边孩子的糖果数为右边孩子的糖果数加一。 最终统计所有孩子的糖果总数。 #### 示例代码 以下是 Python 和 C++ 的代码实现: ```python def candy(ratings): n = len(ratings) candies = [1] * n # 初始化每个孩子获得1糖果 # 从左向右遍历 for i in range(1, n): if ratings[i] > ratings[i - 1]: candies[i] = candies[i - 1] + 1 # 从右向左遍历 for i in range(n - 2, -1, -1): if ratings[i] > ratings[i + 1]: candies[i] = max(candies[i], candies[i + 1] + 1) return sum(candies) # 返回总的糖果数量 ``` C++ 实现如下: ```cpp class Solution { public: int candy(vector<int>& ratings) { int size = ratings.size(); if (size < 2) return size; // 特殊情况处理 vector<int> vec(size, 1); // 初始化每个孩子获得1糖果 // 从左向右遍历 for (int i = 1; i < size; ++i) { if (ratings[i] > ratings[i - 1]) { vec[i] = vec[i - 1] + 1; } } // 从右向左遍历 for (int i = size - 2; i >= 0; --i) { if (ratings[i] > ratings[i + 1]) { vec[i] = max(vec[i], vec[i + 1] + 1); } } // 计算总糖果数 int total = 0; for (int num : vec) { total += num; } return total; } }; ``` #### 性能析 - 时间复杂度:O(n),其中 n 是孩子的数量。两次线性遍历即可完成任务。 - 空间复杂度:O(n),需要一个辅助数组存储每个孩子的糖果数量。 #### 注意事项 1. 初始化每个孩子至少获得一颗糖果。 2. 在两次遍历中,确保评高的孩子获得更多的糖果。 3. 使用 `max` 函数避免重复计算糖果数量[^4]。 ---
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