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

本文主要是介绍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,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

**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.end());vector<bool> usedg(g.size(), false);vector<bool> useds(s.size(), false);for (int i = s.size() - 1; i >= 0; i--) {for (int j = g.size() - 1; j >= 0; j--) {// cout << s[i] << " " << g[j] << endl;if (s[i] >= g[j] && usedg[j] == false && useds[i] == false) {result++;usedg[j] = true;useds[i] = true;} } }cout << result;return result;}
};
class Solution {
public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {// 孩子胃口g 饼干尺寸ssort(s.begin(), s.end());sort(g.begin(), g.end());int result = 0;// 从最大的饼干开始int index = s.size() - 1;for (int i = g.size() - 1; i >= 0; i--) {if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) {result++;index--;}}return result;}
};

**376. 摆动序列 **

视频讲解 | 力扣链接

class Solution {
public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int result = 1;int prediff = 0, currdiff = 0; for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {int currdiff = nums[i + 1] - nums[i];if ((currdiff < 0 && prediff >= 0) ||(currdiff > 0 && prediff <= 0)) {result++;prediff = currdiff;}}return result;}
};

ChatGPT给的另一个种方法
nums = [1, 7, 4, 9, 2, 5]

  • 起始时,数组的第一个元素(1)不需要比较。
  • 继续看第二个元素 (7),由于 7 > 1,说明有一个上升的摆动,所以 up 更新为 2。
  • 继续看第三个元素 (4),由于 4 < 7,说明有一个下降的摆动,所以 down 更新为 3。
  • 继续看第四个元素 (9),由于 9 > 4,说明又有一个上升的摆动,所以 up 更新为 4。
  • 继续看第五个元素 (2),由于 2 < 9,说明又有一个下降的摆动,所以 down 更新为 5。
  • 最后看第六个元素 (5),由于 5 > 2,说明又有一个上升的摆动,所以 up 更新为 6。

nums = [1,2,2,2,3,4]

  • 起始时,数组的第一个元素(1)不需要比较。
  • 继续看第二个元素 (2),由于 2 > 1,说明有一个上升的摆动,所以 up 更新为 2。
  • 继续看第三个元素 (2),由于 2 == 2,两个相等,没有变化,up 和 down 保持不变。
  • 继续看第四个元素 (2),由于 2 == 2,两个相等,没有变化,up 和 down 保持不变。
  • 继续看第五个元素 (3),由于 3 > 2,说明有一个上升的摆动,但由于之前的 up 已经是 2,up 保持不变。
  • 最后看第六个元素 (4),由于 4 > 3,说明有一个上升的摆动,但由于之前的 up 已经是 2,up 保持不变。

由于数组中的相等元素和连续的上升序列,不会影响最终的摆动序列的长度。贪心算法会自动跳过这些不影响摆动的元素,并只在检测到实际的上升或下降时更新 up 和 down 的值。

class Solution {
public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {if (nums.size() <= 1) return nums.size();// 遍历数组并且仅在找到符合摆动条件的元素时更新子序列的长度。int up = 1, down = 1;for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {if (nums[i] > nums[i - 1]) {up = down + 1;} else if (nums[i] < nums[i - 1]) {down = up + 1;}}return max(up, down);}
};

**53. 最大子序和 **

视频讲解 | 力扣链接
如果加和的过程中sum小于0了,那么立即从下一个数开始,因为sum为0了肯定得不到最大的连续和,负数只会拖累总和

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int result = INT32_MIN, sum = 0;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {sum += nums[i];result = sum > result ? sum : result;if (sum < 0) {sum = 0;}}return result;}
};

这篇关于day31贪心算法part01| 理论基础 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1049848

相关文章

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

C#基础之委托详解(Delegate)

《C#基础之委托详解(Delegate)》:本文主要介绍C#基础之委托(Delegate),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1. 委托定义2. 委托实例化3. 多播委托(Multicast Delegates)4. 委托的用途事件处理回调函数LINQ

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

C++从序列容器中删除元素的四种方法

《C++从序列容器中删除元素的四种方法》删除元素的方法在序列容器和关联容器之间是非常不同的,在序列容器中,vector和string是最常用的,但这里也会介绍deque和list以供全面了解,尽管在一... 目录一、简介二、移除给定位置的元素三、移除与某个值相等的元素3.1、序列容器vector、deque

如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法

《如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法》文章介绍了Go语言中container/list包实现的双向链表,并探讨了如何使用链表实现LRU缓存,LRU缓存通过维护一个双向... 目录力扣:146. LRU 缓存主要结构 List 和 Element常用方法1. 初始化链表2.

golang字符串匹配算法解读

《golang字符串匹配算法解读》文章介绍了字符串匹配算法的原理,特别是Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法,该算法通过构建模式串的前缀表来减少匹配时的不必要的字符比较,从而提高效率,在... 目录简介KMP实现代码总结简介字符串匹配算法主要用于在一个较长的文本串中查找一个较短的字符串(称为

通俗易懂的Java常见限流算法具体实现

《通俗易懂的Java常见限流算法具体实现》:本文主要介绍Java常见限流算法具体实现的相关资料,包括漏桶算法、令牌桶算法、Nginx限流和Redis+Lua限流的实现原理和具体步骤,并比较了它们的... 目录一、漏桶算法1.漏桶算法的思想和原理2.具体实现二、令牌桶算法1.令牌桶算法流程:2.具体实现2.1

0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

《0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeekR1模型的操作流程》DeepSeekR1模型凭借其强大的自然语言处理能力,在未来具有广阔的应用前景,有望在多个领域发... 目录0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型,3步搞定一个应

最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式

《最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式》本文详细介绍了最长公共子序列(LCS)问题,包括其概念、暴力解法、动态规划解法,并提供了Java代码实现,暴力解法虽然简单,但在大数据处理中效率较低,... 目录最长公共子序列问题概述问题理解与示例分析暴力解法思路与示例代码动态规划解法DP 表的构建与意义动

关于最长递增子序列问题概述

《关于最长递增子序列问题概述》本文详细介绍了最长递增子序列问题的定义及两种优化解法:贪心+二分查找和动态规划+状态压缩,贪心+二分查找时间复杂度为O(nlogn),通过维护一个有序的“尾巴”数组来高效... 一、最长递增子序列问题概述1. 问题定义给定一个整数序列,例如 nums = [10, 9, 2