LeetCode题解之贪心算法——【简单】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。

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（greedy algorithm）就是这样的算法，它在每一步都做出当时看起来最佳的选择。
也就是说，它总是做出局部最优的选择，寄希望这样的选择能导致全局最优解。

1. 为了尽可能满足越多的孩子，所以将g和s分别从小到大排序
2. 若g[i]<=s[j]，则能满足该孩子，继续看下一个孩子是否满足

时间复杂度：O(mlogm+nlogn)；其中 m 和 n 分别是数组 g 和 s 的长度。对两个数组排序的时间复杂度是 O(m log m + n log n)，遍历数组的时间复杂度是 O(m+n)，因此总时间复杂度是O(mlogm+nlogn)
空间复杂度：O(logm+logn)；其中 mm 和 nn 分别是数组 g 和 s 的长度。空间复杂度主要是排序的额外空间开销

var findContentChildren = function (g, s) {
    g.sort((a, b) => a - b)
    s.sort((a, b) => a - b)
    let i = 0, j = 0, count = 0
    while (i != g.length && j != s.length) {
        if (s[j] >= g[i]) {
            count++
            i++
            j++
        } else {
            j++
        }
    }
    return count
};