leetCode----452. 用最少数量的箭引爆气球[1]

452. 用最少数量的箭引爆气球  https://leetcode-cn.com/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons/

在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的，所以y坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的x坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。平面内最多存在104个气球。

一支弓箭可以沿着x轴从不同点完全垂直地射出。在坐标x处射出一支箭，若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart，xend， 且满足  xstart ≤ x ≤ xend，则该气球会被引爆。可以射出的弓箭的数量没有限制。 弓箭一旦被射出之后，可以无限地前进。我们想找到使得所有气球全部被引爆，所需的弓箭的最小数量。

Example:

输入:[[10,16], [2,8], [1,6], [7,12]]

输出:2

解释:对于该样例，我们可以在x = 6（射爆[2,8],[1,6]两个气球）和 x = 11（射爆另外两个气球）。

思路：区间选点问题。

先将区间按照b的大小升序排序（如果相等，按照a逆序排序,但是好像a的排序无关紧要），然后考虑第一个点的b，如果能够覆盖下一个，继续，否则就得重现选点。

class Solution {
public:
    int findMinArrowShots(vector<pair<int, int>>& points) {
    	
    	
    	int n=points.size();
    	if(n==0) return 0;
		sort(points.begin(),points.end(),mycmp);
		int icount=1;
		int tp=points[0].second;
		for(int i=1;i<n;i++)
		{
			if(tp>=points[i].first)
			{
				continue;
			}
			else
			{
				tp=points[i].second;
				icount++;
			}
		} 
		return icount;
        
    }
    
    static bool mycmp(pair<int, int> a,pair<int, int> b)
    {
    	if(a.second!=b.second)
    	return a.second<b.second;
    	else
    	return a.first<b.first;
    }
};

贪心法，又称贪心算法、贪婪算法、或称贪婪法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。

贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。

贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。