代码随想录 Day 33 | 【第八章贪心算法 part 02】122.买卖股票的最佳时机II、55. 跳跃游戏、45.跳跃游戏II、1005.K次取反后最大化的数组和

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原创最新推荐文章于 2026-11-10 18:51:19 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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一、122.买卖股票的最佳时机II

本题解法很巧妙， 本题大家可以先自己思考一下然后再看题解，会有惊喜！

代码随想录

1. 解题思路

用当天减去前一天的价格就得到当天的利润，计算出每天的利润后，选取利润为正数的天数作为买卖股票的最佳时机，然后将这几天的利润相加得到最大利润。

2. 代码实现

（1）定义result变量将每天的利润累加在一起，初始化为0；

（2）遍历price数组，从下标为1开始，因为需要有前一天才可以计算利润。如果利润是负数的话，result不加，如果利润是正数，result加上当天利润。

（3）最后返回result。

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        result = 0
        for i in range(1, len(prices)):
            benefit = prices[i]-prices[i-1]
            if benefit > 0:
                result += benefit
        return result

二、55. 跳跃游戏

本题如果没接触过，很难想到，所以不要自己憋时间太久，读题思考一会，没思路立刻看题解

代码随想录

1. 解题思路

无需去思考到底跳几步，而只需要看最大覆盖范围是否可以将数组完全覆盖，如果可以则返回True，反之False。

2. 代码实现

（1）定义变量cover为覆盖的下标，初始化为0；

（2）如果数组的长度等于1，说明只有一个元素，那么一定可以覆盖，因为起始位置在终止位置；

（3）for循环遍历，i 只能在覆盖范围内移动，所以 i 一定小于等于cover：将cover更新为 i 加上nums[i]，也就是遍历当前范围内的元素，并让所遍历的元素位置 i 加上其最大移动步数，就可以更新最大覆盖范围。如果cover等于数组的最后一位，那么说明可以覆盖整个数组，返回True。

class Solution:
    def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
        cover = 0
        if len(nums) == 1:
            return True
        for i in range(len(nums)):
            if i <= cover:
                cover = max(i+nums[i], cover)
                if cover >= len(nums)-1:
                    return True
        return False

三、45.跳跃游戏II

本题同样不容易想出来。贪心就是这样，有的时候会感觉简单到离谱，有时候，难的不行，主要是不容易想到。

代码随想录

1. 解题思路

用最少的步数尽可能增加覆盖范围，一旦覆盖范围覆盖至终点，就将步数进行输出。

2. 代码实现

（1）当传入的数组长度等于1时，当前起点就是终点，无需挪动，所以挪动0步，直接返回0。

（2）定义cur变量记录当前覆盖范围，初始化为0。当当前覆盖范围还没到终点时，需要启动下一步的覆盖范围，所以定义next变量记录下一步的覆盖范围，初始化为0。定义变量result用于记录具体跳几步。

（3）for循环遍历数组：由于只需要下一步记录最远的覆盖距离，所以next只更新最远的覆盖距离，用 i 加上nums[ i ]。

如果 i 走到了当前覆盖范围的最大位置，也就是cur：

1）判断如果当前位置不是终点，那么result需要再向前一步进入下一个覆盖范围，并且将next赋给cur。如果当前覆盖距离覆盖到终点，那么break，当前result就是结果。

2）如果当前位置是终点，直接break。

class Solution:
    def jump(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) == 1:
            return 0
        result = 0
        cur = 0
        next = 0
        for i in range(len(nums)):
            next = max(i + nums[i], next)
            if i == cur:
                result += 1
                cur = next
                if cur >= len(nums)-1:
                    break
        return result

四、1005.K次取反后最大化的数组和

本题简单一些，估计大家不用想着贪心，用自己直觉也会有思路。

代码随想录

1. 解题思路

本题蕴含了两个贪心：1）排序后的数组中，优先对最大的负数进行取反，可以使数组和最大化；2）如果数组全为正数，而k未使用完，那么在排序后对最小的正数进行取反。

2. 代码实现

（1）首先对数组进行按照绝对值从大到小排序。

（2）for循环遍历数组：如果遍历的元素小于0且k>0，那么对其乘以（-1），并且k减1。此时在k充足的情况下，数组中元素全为正数。

（3）第二次贪心：k可能还没消耗，当剩下的k是奇数的时候，直接对末尾元素乘以1；如果k是偶数，则末尾元素正负保持不变。

在Python中，A.sort(key=lambda x: abs(x), reverse=True) 这行代码的作用是对列表 A 进行排序。排序的依据是列表中每个元素的绝对值，并且是按照从大到小的顺序进行排序（因为 reverse=True）。

这里有几个关键点需要解释：

A.sort()：这是列表（List）的一个方法，用于就地（in-place）对列表进行排序，即直接修改原列表而不是返回一个新的排序后的列表。

key=lambda x: abs(x)：key 参数用于指定一个函数，这个函数会被用于从每个列表元素中提取一个用于比较的关键字（key）。在这个例子中，lambda x: abs(x) 是一个匿名函数，它接受一个参数 x 并返回 x 的绝对值。这意味着排序将基于元素的绝对值进行。

reverse=True：这个参数指定排序的顺序。默认情况下，sort() 方法会按照从小到大的顺序排序（reverse=False）。当设置为 True 时，排序顺序会变为从大到小。

class Solution:
    def largestSumAfterKNegations(self, nums: List[int], k: int) -> int:

        # 首先对nums按照绝对值由大到小进行排序
        nums.sort(key = lambda x:abs(x), reverse = True)

        # 遍历数组nums
        for i in range(len(nums)):
            if nums[i] < 0 and k > 0:
                nums[i] *= (-1)
                k -= 1

        # 如果k还有剩下的且是奇数，此时数组已全是正数，并且数组末尾是最小正数，k可以用多次
        # 那么对数组末尾元素进行取反即可
        if k % 2 == 1: 
            nums[len(nums)-1] *= (-1)

        # 对元素进行求和
        result = sum(nums)
        return result