135. 分发糖果（Java，贪心算法，力扣）

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#leetcode #贪心算法 #算法

本文介绍如何使用贪心策略解决LeetCode题目135分发糖果问题。通过两次遍历，遵循左右规则确保每个孩子至少一个糖果，并根据评分分配糖果，最小化所需糖果总数。

文章目录

题目 ：135. 分发糖果（力扣）

n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。

你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果：

每个孩子至少分配到 1 个糖果。
相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。
请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。

示例 1：

输入：ratings = [1,0,2] 输出：5
解释：你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。

示例 2：

输入：ratings = [1,2,2] 输出：4
解释：你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。
第三个孩子只得到 1 颗糖果，这满足题面中的两个条件。

解题思路

每个元素均和两边元素比较：
分两次遍历，
第一次遍历从前向后，实现左规则，
第二次遍历从后向前，实现右规则
（规则的定义以当前项即第i项为基准）
左规则：r[i]>r[i-1],则nums[i]=nums[i-1]+1，否则置1
右规则：若r[i]>r[i+1]，且nums[i]<=nums[i+1],则nums[i+1]=nums[i]+1，否则不变

代码实现（贪心）

class Solution {
   
   
    public int candy(int[] ratings) {
   
   
        //每个元素均和两边元素比较（以当前项即第i项为基准）：分两次遍历，第一次遍历从前向后，实现左规则，第二次遍历从后向前，实现右规则
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### 关于贪心算法在 LeetCode 平台上的题目解析 #### 1. **最长回文串** 此题的目标是从给定字符串中找到可以构成的最大长度的回文子序列。通过贪心策略，我们可以尝试尽可能多地匹配字符来构建回文结构。 实现方式如下： - 使用 `Counter` 来统计每个字符出现的次数。 - 对于偶数次出现的字符可以直接计入回文中；对于奇数次出现的字符，最多只能取其最大偶数值加入到回文中[^1]。 ```python from collections import Counter def longestPalindrome(s: str) -> int: counts = Counter(s) length = 0 odd_found = False for count in counts.values(): if count % 2 == 0: length += count else: length += count - 1 odd_found = True if odd_found: length += 1 return length ``` --- #### 2. **柠檬水找零** 该问题描述了一个场景：顾客购买价值 $5 的商品并支付不同面额的钱币 ($5, $10, 和 $20)，我们需要判断能否成功完成所有交易而不缺少找零。 解决方法基于贪心原则——优先处理大金额钱币以便保留更多小额硬币用于后续操作[^3]： ```java class Solution { public boolean lemonadeChange(int[] bills) { int five = 0; int ten = 0; for (int bill : bills) { if (bill == 5) { five++; } else if (bill == 10) { if (five == 0) return false; five--; ten++; } else { // bill == 20 if (ten > 0 && five > 0) { ten--; five--; } else if (five >= 3) { five -= 3; } else { return false; } } } return true; } } ``` --- #### 3. **分发饼干** 目标是将若干大小不同的饼干分配给孩子，使得尽可能多的孩子感到满意（即孩子的胃口需求小于等于饼干尺寸）。采用排序加双指针的方法能够高效解决问题[^4]。 代码示例如下： ```python from typing import List class Solution: def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int: g.sort() s.sort() child, cookie = 0, 0 while child < len(g) and cookie < len(s): if g[child] <= s[cookie]: child += 1 cookie += 1 return child ``` --- #### 4. **根据身高重建队列** 这道题要求按照特定规则重新排列一组人员的位置。先按高度降序排列再插入对应索引位置即可达成目的。 以下是 Python 版本解决方案： ```python class Solution: def reconstructQueue(self, people: List[List[int]]) -> List[List[int]]: people.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1])) result = [] for p in people: result.insert(p[1], p) return result ``` --- #### 5. **摆动序列** 定义一个数组中的“峰值”和“谷值”，并通过遍历一次数组计算出可能存在的波峰数量作为最终答案的一部分[^5]。 具体做法如下所示： ```python class Solution: def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int: if not nums: return 0 up, down = 1, 1 for i in range(1, len(nums)): if nums[i] > nums[i - 1]: up = down + 1 elif nums[i] < nums[i - 1]: down = up + 1 return max(up, down) ``` --- ### 总结 上述各例展示了如何利用贪心算法有效求解实际编程竞赛中的经典难题。每种情况都遵循局部最优决策从而达到全局较佳效果的原则[^2]。
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