leetcode——贪心

最新推荐文章于 2025-06-14 19:45:10 发布
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分类专栏： leetcode 文章标签： leetcode
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485、连续1的个数

LeetCode——贪心算法
qq_44689664的博客
03-24 847
贪心算法、LeetCode
Leetcode——贪心算法gas-station
小张的记录
07-02 439
gas-station 题目描述： There are N gas stations along a circular route, where the amount of gas at station i isgas[i]. You have a car with an unlimited gas tank and it costscost[i]of gas to travel from sta...
LeetCode —— 贪心算法
Archer__13的博客
06-01 1362
leetcode贪心算法
【数据结构】Leetcode——贪心算法 经典题
Bryce-HJ
01-17 1088
开始之前学习一个单词热热身：      invigorating 英[ɪnˈvɪɡəreɪtɪŋ]      adj. 提神的; 令人精力充沛的; 振奋精神的;      v. 使生气勃勃; 使精神焕发; 使蒸蒸日上; 使兴旺发达; 贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。 贪心算法并没有固定的套路。说白了就是常识性推导加上举反例。 贪心算法一般分为如下四步： 将问题分解为若干个子问题 找出适合的贪心策略 求解每一个子问题的最优解 将局部最优解堆叠成全局最优解 1 分发饼干(455.
LeetCode——贪心
qq_43332536的博客
09-22 1207
LeetCode——贪心
LeetCode——贪心算法（Java）
jhin_lx的博客
03-13 1133
记录一下自己刷题的历程以及代码。写题过程中参考了代码随想录的刷题路线。会附上一些个人的思路，如果有错误，可以在评论区提醒一下。
LeetCode——贪心算法总结
庄小焱
05-17 604
贪心算法的主要的解题目的思路是： 860. 柠檬水找零 这道题算是生活中很常见的一道题，对于每一个顾客如果我们都有足够的零钱给他找零，那么就返回true，只要有一个顾客没有足够的零钱找给他就返回false。顾客只能有3种纸币，5元，10元，20元。我们要统计5元和10元的数量，20元的不需要统计，因为20元没法找给别人。 顾客给5元，5元的数量加1 顾客给10元，5元的数量减1（减完之后再判断5元的数量，如果小于0，说明5元的不够了，没法给顾客找零了，直接返回false) 顾客给20元，根据.
Leetcode——贪心算法专题
qq_42265220的博客
12-14 1312
学习目标： 提示：这里可以添加学习目标 例如：一周掌握 Java 入门知识 学习内容： 提示：这里可以添加要学的内容 例如： 1、 搭建 Java 开发环境 2、 掌握 Java 基本语法 3、 掌握条件语句 4、 掌握循环语句 学习时间： 提示：这里可以添加计划学习的时间 例如： 1、 周一至周五晚上 7 点—晚上9点 2、 周六上午 9 点-上午 11 点 3、 周日下午 3 点-下午 6 点 学习产出： 提示：这里统计学习计划的总量 例如： 1、 技术笔记 2 遍 2、优快云 技术博客 3 篇
leetcode——贪心算法
qq_39681830的博客
04-27 204
55. 跳跃游戏 题目：给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。 示例1: 输入: [2,3,1,1,4] 输出: true 解释: 我们可以先跳 1 步，从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。示例2: 输入: [3,2,1,0,4] 输出: fal...
Leetcode——贪心算法（c++和java实现）
weixin_43952736的博客
11-21 546
LeetCode——贪心算法 本来有一段时间没有刷题了，但是突然发现了这本书LeetCode 101 - A LeetCode Grinding Guide (C++ Version)，感觉真不错，思路简单清晰，没有过多的废话。分享一下： 链接：https://pan.baidu.com/s/14jsfK97IiorZImmQXsmS4g 提取码：lhwv 本书代码都是c++写的，本文会用c++和java复现一遍并且整理课后例题。 照着里面的顺序刷，第一章就是贪心算法的啦，花了两天空闲的时间刷完，总结一下。
Leetcode——贪心算法之无重叠区间,种花问题,最长递增序列
weixin_45511236的博客
01-23 218
直通车biu 思路： 官网说的很难懂(没有通俗易懂) 在选择要保留区间时，区间的结尾十分重要：选择的区间结尾越小，余留给其它区间的空间 就越大，就越能保留更多的区间。因此，我们采取的贪心策略为，优先保留结尾小且不相交的区 间。 具体实现方法为，先把区间按照结尾的大小进行增序排序，每次选择结尾最小且和前一个选择的区间不重叠的区间。 class Solution: def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[..
【leetcode题解——贪心算法】11. 盛最多水的容器
qingshu79的博客
05-11 609
贪心算法求解盛水最多的容器，利用短边的移动求解最值
力扣Hot100每日N题（9~10）
ZVAF_的博客
06-12 335
拓扑排序模板。
【leetcode】169. 多数元素
最新发布
qq_38473254的博客
06-14 338
给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。输入：nums = [2,2,1,1,1,2,2]输入：nums = [3,2,3]
【leetcode-合并两个有序链表】
在这个充满危险的乱世之中，只有学会烤鸡才能顽强的活下去。
06-11 278
【代码】【leetcode-合并两个有序链表】
力扣热题100之二叉树的层序遍历
weixin_64233807的博客
06-10 239
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。
LeetCode - 76. 最小覆盖子串
2402_83315537的博客
06-13 601
摘要： 本文详细介绍了力扣76题「最小覆盖子串」的滑动窗口解法。通过预处理阶段建立哈希表记录目标字符的需求量，使用双指针扩展和收缩窗口，确保窗口内包含所有目标字符且出现次数满足要求。关键在于维护valid变量验证当前窗口的有效性，并在收缩时更新最小窗口信息。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(字符集大小)。以示例s="ADOBECODEBANC"和t="ABC"逐步演示窗口移动过程，最终返回最小子串"BANC"。文章还指出常见错误（如未初始化和条
leetcode HOT 100(128.连续最长序列)
2302_81153890的博客
06-13 336
这道题我们可以判断每个数current_num是否存在current_num-1，如果存在说明他不是开头数字，如果不存在说明他是开头数字，接下来再用while(current_num+1)遍历是否存在他后面的一个数字，如果存在，那么连续长度+1.
每日leetcode
XiaoyaoCarter的博客
06-10 649
(student, class)是该表的主键（不同值的列的组合）。该表的每一行表示学生的名字和他们注册的班级。-计算机课有 1 个学生，所以我们不包括它。-英语课有 1 名学生，所以我们不包括它。-生物课有 1 名学生，所以我们不包括它。-数学课有 6 个学生，所以我们包括它。
LeetCode 678 贪心算法
02-08
### LeetCode 678 题 贪心算法解决方案分析 #### 问题描述 LeetCode第678题名为“有效的括号字符串”，题目要求判断给定的字符串是否为有效括号串。一个有效括号串满足以下条件： - 字符串为空； - 或者是一个被匹配好的括号对 `()`； - 或者是由多个上述情况组成的组合。 为了简化处理，题目引入了星号`*`作为通配字符，它可以表示左括号`(`、右括号`)`或空格。 #### 方案解析 针对这个问题，采用贪心算法的核心在于维护两个变量来追踪可能的最大和最小未闭合左括号数量。这有助于动态调整并验证整个过程中是否存在合法路径使得所有括号都得到正确匹配[^1]。 ```java public boolean checkValidString(String s) { int low = 0; int high = 0; for (char c : s.toCharArray()) { if (c == '(') { ++low; ++high; } else if (c == ')') { --low; --high; } else { // * --low; ++high; } if (high < 0) break; // 提前终止条件 low = Math.max(low, 0); } return low == 0; } ``` 这段代码展示了如何运用贪心原则解决本题。遍历输入字符串的同时更新高低边界值，其中高边界的增加代表乐观估计——假设遇到的是最有利于形成更多开放状态的情况；而低边界的减少则反映了悲观预期下的变化趋势。当发现即使是最理想的状况也无法维持非负数目的待关闭左括号时，则立即返回失败标志。最后如果能保持至少一种情形下不存在多余未封闭的左括号，则认为该表达式是合理的[^2]。
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