LeetCode题目（Python实现）：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 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：

你可以假设胃口值为正。
一个小朋友最多只能拥有一块饼干。

示例1 :

输入: [1,2,3], [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: [1,2], [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.

想法一：优先满足胃口大的

想法是先用最大的饼干满足胃口最大孩子，满足不了换第二胃口大的；满足的话换下一块饼干。

算法实现

def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
    count = 0
    g.sort(reverse=True)
    s.sort()
    for i in g:
        if not s:
            break
        if i <= s[-1]:
            count += 1
            s.pop()
    return count

执行结果

执行结果 : 通过
执行用时 : 184 ms, 在所有 Python3 提交中击败了91.51%的用户
内存消耗 : 14.8 MB, 在所有 Python3 提交中击败了5.47%的用户

复杂度分析

• 时间复杂度：O(nlogn)

• 空间复杂度：O(1)

最小堆

算法实现

import heapq

def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
    heapq.heapify(g)
    heapq.heapify(s)

    res = 0
    # 如果小的饼干满足不了贪心指数最小的小朋友，就放弃这个饼干
    while g and s:
        if s[0] >= g[0]:
            heapq.heappop(g)
            heapq.heappop(s)
            res += 1
        else:
            heapq.heappop(s)
    return res

执行结果

最大堆

算法实现

import heapq

def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
    g = [(-num, num) for num in g]
    s = [(-num, num) for num in s]
    heapq.heapify(g)
    heapq.heapify(s)

    # 如果最大的饼干都满足不了胃口最大的小朋友，就放弃这个小朋友
    res = 0
    while g and s:
        if s[0][1] >= g[0][1]:
            heapq.heappop(g)
            heapq.heappop(s)
            res += 1
        else:
            heapq.heappop(g)
    return res

执行结果

小结

题目不算很难，又学到一种小顶堆的数据结构，这篇blog简单介绍了这个模块。