代码随想录算法训练营第27天|455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和

1.455.分发饼干

题目链接：455.分发饼干
文档讲解： 代码随想录

局部最优就是拿大饼干喂胃口大的小孩，全局最优就是喂饱尽可能多的小孩。先将饼干数组和小孩数组进行排序，然后从后向前遍历，用大饼干优先满足胃口大的，并统计满足的小孩数量。

class Solution(object):
    def findContentChildren(self, g, s):
        """
        :type g: List[int]
        :type s: List[int]
        :rtype: int
        """

        count = 0
        j = len(s) - 1
        #排序
        g.sort()
        s.sort()
        #遍历胃口
        for i in range(len(g) - 1, -1, -1):
            if j >= 0 and s[j] >= g[i]: # 要防止j溢出
                count += 1
                j -= 1
        return count

也可以换个思路，先拿小饼干满足胃口小的孩子。

class Solution(object):
    def findContentChildren(self, g, s):
        """
        :type g: List[int]
        :type s: List[int]
        :rtype: int
        """
        j = 0
        g.sort()
        s.sort()
        #要遍历饼干，只有喂饱胃口小的孩子，才能进行喂饱下一个孩子
        for i in range(len(s)):
            if j < len(g) and s[i] >= g[j]:
                j += 1
        return j

2.376. 摆动序列

题目链接：376. 摆动序列
文档讲解： 代码随想录

局部最优：删除单调坡度上的节点，那么这个坡度就会有两个局部峰值。定义两个变量来记录前后差值，prediff = nums[i] - nums[i-1]，curdiff = nums[i+1] - nums[i]，要么 prediff 小于0、curdiff 大于0，或者 prediff 大于0、curdiff 小于0。同时考虑到会有平坡的情况，只记录靠右的那个峰值，因此，判断条件变为要么 prediff 小于等于0、curdiff 大于0，或者 prediff 大于等于0、curdiff 小于0。本题统计峰值的时候，在数组最左边增加一段，例如，针对序列[2,5]，可以假设为[2,2,5]，这样它就有坡度了即 preDiff = 0。默认结果从1开始，因为默认最右边有峰值。

还有第三种情况，那就是单调坡度中有平坡，例如[1,2,2,3,4]，这样判断的时候会将第二个2计算进去，因为也满足prediff 小于等于0、curdiff 大于0。解决这个问题的办法，就是不让prediff实时跟着curdiff变化，在有坡度变化的时候再更新prediff。

class Solution(object):
    def wiggleMaxLength(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        if len(nums) <= 1:
            return len(nums)
        res = 1
        prediff = 0
        curdiff = 0
        for i in range(len(nums) - 1):
            curdiff = nums[i + 1] - nums[i]
            if (prediff <= 0 and curdiff > 0) or (prediff >= 0 and curdiff < 0):
                res += 1
                prediff = curdiff
        return res                 

或者将判断条件改为：

if prediff * curdiff <= 0 and curdiff != 0:

3.53. 最大子序和

题目链接：53. 最大子序和
文档讲解： 代码随想录

看讲解视频的时候，我发现进入误区了，一开始认为只要遇到负数就跳过，从下一个数开始计算连续和。正确的应该判断连续和是否为负，完整思路则是，初始化count = 0， 遍历过程，count先加上当前元素值，若大于res则替换，接着判断是否不为正数，若非正，则再次初始化count。

class Solution(object):
    def maxSubArray(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        res = float('-inf')
        count = 0

        for i in range(len(nums)):
            count += nums[i]
            if count > res:
                res = count
            if count <= 0 :
                count = 0
        return res