贪心算法：分发糖果/饼干（LeetCode 455. Assign Cookies）

最新推荐文章于 2025-04-13 16:45:07 发布
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分类专栏： Leetcode与剑指Offer 文章标签： c++ leetcode 数据结构 贪心算法 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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版权
这篇博客介绍了如何使用贪心算法解决LeetCode上的455题——分配饼干。通过分析孩子和饼干大小，提出最优分配策略，确保尽可能多的孩子得到糖果。博主分享了详细的C++实现代码，并进行了测试验证，展示了解决方案的正确性和效率。

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题目描述

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或者
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思路

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C++代码

//
// Created by YaMiwan on 2020-05-05.
//


#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>

using namespace std;

class Solution {
   
public:
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贪心算法：分发饼干
AlphaFinance
05-05 374
假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j]。如果 s[j]>= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。 示例1: 输入: g = [1,2,3], s = [1,1] 输出: 1 解释: 你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值...
贪心算法——分发饼干
k2325的博客
10-18 292
题目：https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies/ 简单思路：先排序，再累计计数 为什么是贪心，优先满足胃口小的孩子，用最少的饼干来喂给胃口最小的孩子，这样就可以达到一个局部最优 class Solution { public int findContentChildren(int[] g, int[] s) { Arrays.sort(g); Arrays.sort(s); int coun
[leetCode]455. 分发饼干
Warms的博客
11-10 683
题目 链接：https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。 示例 1: 输入: g =
分发饼干问题——用贪心算法解决
最新发布
2301_76781059的博客
04-13 637
目标是尽可能让更多的孩子得到满足，即找到能满足的孩子的最大数量。也就是说，要将饼干分配给孩子，当且仅当饼干的尺寸大于或等于孩子的胃口值时，这个孩子才能被满足。贪心策略是优先满足胃口值小的孩子。因为对于胃口值小的孩子，更容易找到合适尺寸的饼干来满足他，这样可以尽量让更多的孩子得到满足。（表示该孩子需要的饼干的最小尺寸才能满足），每个饼干都有一个尺寸。有一群孩子和一堆饼干，每个孩子都有一个胃口值。
贪心算法-分饼干问题
weixin_30509393的博客
05-14 1087
1、题目描述 　　假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i ，都有一个胃口值gi ，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j ，都有一个尺寸 sj。如果 sj >= gi，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。 　　注意事项：你...
贪心算法之分发饼干
qq_40833232的博客
03-11 1012
Leetcode 第455题 分发饼干 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies/ 题目描述： 思路分析： ​ 此题很明显是使用贪心算法的思想去做的，饼干有分大小，孩子的胃口也分大小。为了使分配最优化，当然是在满足孩子的胃口的情况下，饼干的大小尽量小。因为大饼干既可以满足胃口小的，也可以满足胃口大的。所以此题的局部最优便是大饼干分给胃口大的孩子，全局最优便是喂饱尽量多的孩子。解题步骤是：先排序，再分配。 Java代码整体如下： class
贪心算法C++题解（leetcode101（分配饼干455（分配糖果135（区间问题435
Bello9的博客
11-22 1439
基本思想： 局部最优->全局最优 难点：确定“什么对象”的最优 简单问题： 找钱：共x元 最少用几张钱 100元 50元 20元 10元 5元 1元 思路：x 对 100，50， 20，10， 5，1整除 整除结果相加 leetcode 455分配饼干 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，
贪心算法 第1讲： 分配问题
刷刷刷，刷Leetcode
06-24 3766
一、什么是贪心算法？ 贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。 贪心算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。 贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择，就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解。 虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪心算法不要回溯 。 举一个
Leetcode刷题96-455. 分发饼干(C++详细解法！！！)
qq_40858438的博客
06-07 589
Come from : [https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies/] 120. Triangle1.Question2.Answer3.我的收获 1.Question Assume you are an awesome parent and want to give your children some cookies. But, you ...
算法学习随笔 8_贪心算法整理总结
P_in_k的博客
05-14 748
本章记录一些有关贪心算法的一些较为经典或者自己第一次做印象比较深刻的算法以及题型，包含自己作为初学者第一次碰到题目时想到的思路以及网上其他更优秀的思路，本章持续更新中......
算法（贪心）：分发饼干
o_ni_jiang的博客
07-22 326
假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j]。如果 s[j]>= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。
455. 分发饼干（贪心算法）
女神药大
05-27 1048
假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j]。如果 s[j]>= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。 示例1: 输入: g = [1,2,3], s = [1,1] 输出: 1 解释: 你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别...
贪心算法_分发饼干问题
MDeleter的博客
01-22 1469
分饼干问题是算法初学者尝试贪心算法的入门级问题
455. 贪心算法 分发饼干
04-14 305
class Solution { public: int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) { sort (g.begin(),g.end());// g 为 孩子的胃口大小 sort (s.begin(),s.end());// s 为饼干的大小 ...
贪心算法—LeetCode135.分发糖果
qq_52486404的博客
02-09 1368
贪心算法例题精解：135.分发糖果-LeetCode
贪心算法。分发饼干
qq_56762247的博客
04-08 271
代码随想录 力扣：455.分发饼干 题目： 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。 class Solution { public: int findContentChil
贪心算法题（1）分发饼干
小唐要努力的博客
04-02 2009
目录 分发饼干 描述 示例1 示例 2 提示 方法：贪心 分发饼干 描述 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。 示例1 输入: g = [1,..
455. 分发饼干(贪心算法)
旧忆时光的博客
08-03 222
题目 这里是引用 示例1 输入: g = [1,2,3], s = [1,1] 输出: 1 解释: 你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。 虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。 所以你应该输出1。 示例2 输入: g = [1,2], s = [1,2,3] 输出: 2 解释: 你有两个孩子和三块小饼干，2个孩子的胃口值分别是1,2。 你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。 所以你应该输出2. 题解 /** *.
【贪心算法】135. 分发糖果
qq_44653420的博客
02-28 537
【贪心算法】135. 分发糖果 解题思想 贪心思想：两次遍历即可，先将所有孩子的糖果数初始化1，然后从左往右遍历一遍，如果右边的孩子评分比左边孩子的评分高，那么右边孩子的糖果数更新为左边孩子的糖果数加一，然后再从右往左遍历一遍，如果左边的孩子评分比右边的高，且左边孩子的糖果数不大于右边孩子的糖果数，则左边孩子的糖果数加一。 解题代码 class Solution { public: int candy(vector<int>& ratings) { int si
leetcode 贪心 python
03-18
### 贪心算法在 LeetCode 上的应用 贪心算法是一种通过局部最优选择来达到全局最优解的方法。其核心思想是在每一步都做出当前状态下最好的选择，从而希望最终能够得到整体的最优解[^1]。 以下是基于 Python 的几个经典贪心算法题目及其解决方案： --- #### 题目 1: **LeetCode 455. Assign Cookies** 给定两个数组 `g` 和 `s`，分别表示孩子的胃口值和饼干大小。每个孩子最多只能吃一块饼干，求最大满足的孩子数量。 ##### 解法 先对两个数组进行排序，然后从小到大分配饼干给尽可能多的孩子。 ```python def findContentChildren(g, s): g.sort() s.sort() i, j = 0, 0 count = 0 while i < len(g) and j < len(s): if s[j] >= g[i]: count += 1 i += 1 j += 1 return count ``` 此方法利用了贪心策略，在每次循环中优先考虑最小需求的孩子并匹配最合适的饼干[^3]。 --- #### 题目 2: **LeetCode 135. Candy** 有 n 个小孩站在一条直线上，每个小孩有一个评分值。分发糖果的要求是：如果某个小孩的评分高于相邻的小孩，则该小孩获得更多的糖果；至少每人一颗糖果。 ##### 解法 两次遍历数组，一次从前向后，另一次从后向前，确保左右两侧的关系都被满足。 ```python def candy(ratings): n = len(ratings) candies = [1] * n for i in range(1, n): if ratings[i] > ratings[i - 1]: candies[i] = candies[i - 1] + 1 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) ``` 这种方法通过两轮扫描实现了局部最优条件下的全局最优解。 --- #### 题目 3: **LeetCode 621. Task Scheduler** 给定一组任务字符以及冷却时间 `n`，计算完成所有任务所需的最少单位时间数。 ##### 解法 统计频率最高的任务数目，并根据这些任务之间的间隔安排其他任务。 ```python from collections import Counter def leastInterval(tasks, n): task_counts = list(Counter(tasks).values()) max_freq = max(task_counts) max_count = task_counts.count(max_freq) intervals = (max_freq - 1) * (n + 1) + max_count return max(len(tasks), intervals) ``` 上述代码的关键在于理解如何合理填充高频任务之间的时间间隙。 --- #### 总结 解决贪心类问题时，通常需要明确以下几个方面： - 是否可以通过逐步优化子结构解决问题？ - 如何定义“局部最优”，它是否能导向“全局最优”？ 此外，清晰表达逻辑流程有助于构建完整的解决方案[^2]。 ---
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