376专题

C++ | Leetcode C++题解之第376题摆动序列

题目：题解： class Solution {public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n = nums.size();if (n < 2) {return n;}int prevdiff = nums[1] - nums[0];int ret = prevdiff != 0 ? 2 : 1;for (int i = 2; i

Golang | Leetcode Golang题解之第376摆动序列

题目：题解： int wiggleMaxLength(int* nums, int numsSize) {if (numsSize < 2) {return numsSize;}int prevdiff = nums[1] - nums[0];int ret = prevdiff != 0 ? 2 : 1;for (int i = 2; i < numsSize; i++) {int d

376. Wiggle Subsequence dp+贪心

http://blog.csdn.net/qq508618087/article/details/51991068 贪心算法：最大是len 从前往后，每有一位不符合条件则 res-- 不符条件的情况就是连续加或者连续减如果出现这种情况那么在连续加的最后一位一定是最大值，连续减的最后一位一定是最小值这样一定会保证有最好的情况 public class Soluti

代码随想录算法训练营第29天（贪心）|455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和

455.分发饼干题目链接：455.分发饼干文档讲解：代码随想录状态：so easy 思路：对胃口和饼干大小排序，小胃口对应小饼干，不满足的话用下一块饼干试探。题解： public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);int count = 0;int i

day31贪心算法part01| 理论基础 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和

**455.分发饼干 ** 视频讲解 | 力扣链接刚开始想到的，但是这样太暴力了，太笨了 class Solution {public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {// 胃口g 饼干尺寸sint result = 0;sort(s.begin(), s.end());sort(g.begin(), g.

【代码随想录】【算法训练营】【第32天】 [122]买卖股票的最佳时机II [376]摆动序列 [53]最大子序和

前言思路及算法思维，指路代码随想录。题目来自 LeetCode。 day 32，一个不上班的周六，坚持一了一点~ 题目详情 [122] 买卖股票的最佳时机II 题目描述 122 买卖股票的最佳时机II 解题思路前提：单链表 + 删除元素思路：单链表删除操作，返回新的头节点。重点：考虑是否使用虚拟头结点，如果不适用虚拟头结点，需要单独处理头节点为删除元素的情况，所以建议

【代码随想录】【算法训练营】【第31天】 [455]分发饼干 [376]摆动序列 [53]最大子序和

前言思路及算法思维，指路代码随想录。题目来自 LeetCode。 day 31，放假前的周五，总是令人激动的~ 题目详情 [455] 分发饼干题目描述 455 分发饼干解题思路前提：思路：贪心算法，小饼干优先满足较小胃口。重点：局部最优解，叠加整体最优解。代码实现 C语言排序后，小饼干优先小胃口 int cmp(void *p1, void *p2)

代码随想录算法训练营day31|455.分发饼干、376.摆动序列、53.最大子序和

分发饼干 455. 分发饼干 - 力扣（LeetCode）贪心算法，让每个饼干给到能够满足的孩子，所以需要对饼干尺寸和孩子的满足值先进行排序，然后针对每一个饼干的尺寸，挑选恰好能够满足的孩子（这里表述可能不准确，即从大到小，都选择能够满足的孩子，满足后结果返回值加1），这里选用while循环比较简单，具体代码如下。 class Solution {public:int findConte

【代码随想录算法训练Day31】LeetCode 455.分发饼干、LeetCode 376.摆动序列、LeetCode 53.最大子数组和

Day31 贪心所谓贪心，就是不断追求局部最优解的过程。如果一个问题能通过局部最优解通向整体最优解，那么这样的问题就可以用贪心算法解决。准确的来说贪心并不是一种算法，而是一种题目的特征，只要题目有这种特征，我们就能通过这种方法解题。 LeetCode 455.分发饼干用较大的饼干满足胃口最大的孩子，减少浪费。用较小的饼干满足胃口较小的孩子，使得满足的孩子数量最多。所以开始前要排序，然后

代码随想录第三十一天打卡|455.分发饼干，376. 摆动序列， 53. 最大子序和，

455.分发饼干代码随想录 class Solution {public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {sort(g.begin(),g.end());sort(s.begin(),s.end());int left=0,res=0;for (int right=0;right<s.size();rig

【贪心算法题记录】376. 摆动序列

题目链接题目描述如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个摆动序列，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5,

代码随想录算法训练营day34 | 455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和

理论基础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。刷题或者面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心。 455.分发饼干 result和j变化一致，可以去除一个 class Solution:def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:# 分配

代码随想录算法训练营第三十四天 | 理论基础、455.分发饼干、376、摆动序列、53.最大子序和

目录理论基础 455.分发饼干思路代码 376.摆动序列思路代码 53.最大子序和思路代码理论基础代码随想录 455.分发饼干代码随想录思路可以是大饼干优先满足大胃口，也可以是小饼干优先满足小胃口。代码 class Solution:def findContentChildren(se

贪心 -力扣860.柠檬水找零力扣2208.将数组和减半的最少操作次数力扣179.最大数力扣376.摆动序列

目录力扣860.柠檬水找零力扣2208.将数组和减半的最少操作次数力扣179.最大数力扣376.摆动序列贪心策略，局部最优->全局最优 1.把解决问题的过程分为若干步骤 2.解决每一步的时候，都选择当前看起来“最优秀的”解法 3.希望能够得到全局最优解例子1：找零问题 50-4=46 ->[20,10,5,1] 46->26->6->5->1 找当前能够

Day 31 贪心算法理论基础 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和

贪心算法理论基础贪心算法的本质：选择每一个阶段的局部最优，从而达到系统的整体最优；贪心的套路就是没有套路，最好的策略就是举反例，因为大多数时候并不要求严格证明，只需要得到普遍性结论即可；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做题的时候，只要想清楚局部最优是什么推导出全局最优就够了。

力扣376 摆动序列 Java版本

文章目录题目描述代码题目描述如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个摆动序列，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。相反，[1, 4, 7, 2, 5]

算法刷题Day31 | 455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子数组和

目录 0 引言1 分发饼干1.1 我的解题1.2 更好的解题 2 摆动序列2.1 我的解题2.2 我的错误原因（GPT分析）2.3 改进 3 最大子数组和3.1 我的解题 🙋‍♂️ 作者：海码007📜 专栏：算法专栏💥 标题：算法刷题Day31 | 455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和❣️ 寄语：书到用时方恨少，事非经过不知难！ 0 引言

代码随想录算法训练营第三十一天|455.分发饼干，376. 摆动序列，53. 最大子序和

贪心算法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。贪心算法没有模板。题目：455.分发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]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，

C++ //练习 11.20 重写11.1节练习（第376页）的单词计数程序，使用insert代替下标操作。你认为哪个程序更容易编写和阅读？解释原因。

C++ Primer（第5版）练习 11.20 练习 11.20 重写11.1节练习（第376页）的单词计数程序，使用insert代替下标操作。你认为哪个程序更容易编写和阅读？解释原因。环境：Linux Ubuntu（云服务器）工具：vim 代码块 /***************************************************************

代码随想录｜Day31｜贪心算法 part01｜● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和

455.分发饼干 class Solution: def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int: # if not g or not s: 可以没有这句，因为后面index>=0已经涵盖了 # return 0 g.sort()

代码随想录第32天|455.分发饼干 376. 摆动序列

理论基础贪心算法核心：选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。 455.分发饼干 455. 分发饼干 - 力扣（LeetCode）代码随想录 (programmercarl.com)455. 分发饼干 - 力扣（LeetCode）贪心算法理论基础！_哔哩哔哩_bilibili 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

摆动序列（力扣376）

文章目录题目前知题解一、思路二、解题方法三、Code 总结题目 Problem: 376. 摆动序列如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。例如，[1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个摆动序列，因为差值(6, -

代码随想录算法训练营第三十一天| 理论基础，455.分发饼干， 376. 摆动序列，53. 最大子序和

题目与题解参考资料：贪心算法理论基础 455.分发饼干题目链接：455.分发饼干代码随想录题解：455.分发饼干视频讲解：贪心算法，你想先喂哪个小孩？| LeetCode：455.分发饼干_哔哩哔哩_bilibili 解题思路：先对小孩胃口g和饼干分量s进行排序，然后对于小孩的胃口，从小到大分配饼干。如果当前饼干不能满足当前小孩胃口，就继续看下一个

算法训练营第31天|LeetCode 455.分发饼干 376.摆动序列 53.最大子序列和

LeetCode 455.分发饼干题目链接： LeetCode 455.分发饼干解题思路：从孩子小到大，找到最小能满足孩子的饼干，之后看最多能满足几个孩子。代码： class Solution {public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {int count = 0;map<int,int>m

代码随想录第31天 | 455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和

一、前言参考文献：代码随想录今天的内容是贪心算法，这个算法分为两个极端，一个极端是很简单，靠常识就可以解出来，另外一个是，你怎么想也想不出来，只能看题解的那种。 and 对第一天和第二天的内容进行复习；二、分发饼干 1、思路：本题的核心思路是找到局部最优解，就推出全局最优解。（1）显然我们需要找到最大的饼干，然后判断这个饼干是否能满足胃口最大的孩子，若能满足就可以找次胃口

用了福禄克Fluke 376 七八年，第一次发现钳表有这么多秘密

福禄克研发团队不仅在技术方面进行大胆创新，其实对于仪器的使用感和耐用性也做过非常多的尝试和探寻，力求为用户提供更完美的产品。本期将带大家探寻Fluke 376系列研发中的暖心设计细节—— （如果您正在使用370系列钳表，欢迎参与文末活动）关于【Sinan】 2008年10月，【司南】Fluke 370项目启动，2010年8月，Fluke 370系列真有效值系列钳表正