LEETCODE-DAY31-优快云博客

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本文介绍了三种编程问题的解决方案：使用贪心策略解决分发饼干问题，计算摆动序列的最长长度，以及求解最大子序和。作者提供了Python代码示例并展示了如何在LeetCode中实现这些算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

title: LEETCODE-DAY31
date: 2024-03-22 19:50:30
tags:

今日内容：贪心算法455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和

T1

class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()
        count=0
        i=len(g)-1
        j=len(s)-1
        while j>=0:
            while i>=0:
                if s[j]>=g[i]:
                    count+=1
                    break
                i-=1
            j-=1
        return count

g =
[1,2]
s =
[1,2,3]
输出
3
预期结果
2

break后的i-=1没执行

class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()
        count=0
        i=len(g)-1
        j=len(s)-1
        while j>=0:
            while i>=0:
                if s[j]>=g[i]:
                    count+=1
                    i-=1
                    break
                i-=1
            j-=1
        return count

T2

class Solution:
    def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) <= 1:
            return len(nums)  # 如果数组长度为0或1，则返回数组长度
        preDiff,curDiff ,result  = 0,0,1  #题目里nums长度大于等于1，当长度为1时，其实到不了for循环里去，所以不用考虑nums长度
        for i in range(len(nums) - 1):
            curDiff = nums[i + 1] - nums[i]
            if curDiff * preDiff <= 0 and curDiff !=0:  #差值为0时，不算摆动
                result += 1
                preDiff = curDiff  #如果当前差值和上一个差值为一正一负时，才需要用当前差值替代上一个差值
        return result

T3

class Solution:
    def maxSubArray(self, nums):
        result = float('-inf')  # 初始化结果为负无穷大
        count = 0
        for i in range(len(nums)):
            count += nums[i]
            if count > result:  # 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）
                result = count
            if count <= 0:  # 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和
                count = 0
        return result