一个月速刷leetcodeHOT100 day16 搞懂贪心算法 以及相关题目

本文主要是介绍一个月速刷leetcodeHOT100 day16 搞懂贪心算法 以及相关题目,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!

前言

欢迎光顾一下我的闲鱼小店 CoderZhai
网页、小程序设计 大学生作业 经验丰富 价格便宜

贪心算法

在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解

买卖股票的最佳时机

给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回 0

示例 1:

输入:[7,1,5,3,6,4]
**输出:**5
**解释:**在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出,最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格;同时,你不能在买入前卖出股票。

示例 2:

**输入:**prices = [7,6,4,3,1]
**输出:**0
**解释:**在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

var maxProfit = function(prices) {const len = prices.length;let maxPro = 0, maxPrice = prices[len - 1];for (let i = prices.length - 2; i >= 0; i--) {maxPrice = Math.max(prices[i], maxPrice);maxPro = Math.max(maxPrice - prices[i], maxPro);}return maxPro;};

跳跃游戏

给你一个非负整数数组 nums ,你最初位于数组的 第一个下标 。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下标,如果可以,返回 true ;否则,返回 false

示例 1:

**输入:**nums = [2,3,1,1,4]
**输出:**true
**解释:**可以先跳 1 步,从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。

示例 2:

**输入:**nums = [3,2,1,0,4]
**输出:**false
**解释:**无论怎样,总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 , 所以永远不可能到达最后一个下标。

思路:不断更新能够到达的最远位置max,来判断是否能够到达数组的最后一个位置

var canJump = function(nums) {let max = 0;for (let i = 0; i < nums.length; i++) {//我们可以从当前位置跳跃到下一个位置,则 if (max >= i) {let jump = i + nums[i];max = Math.max(max, jump);} else {return false;}}return max >= nums.length - 1;
};

跳跃游戏||

给定一个长度为 n0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]

每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i] 处,你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:

  • 0 <= j <= nums[i]
  • i + j < n

返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]

示例 1:

输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置,跳 1 步,然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。

示例 2:

输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2
思路:要尽可能少的步数,那么每次都要走最大的长度,等同于找可到达索引内的最大值。所以需要三个变量

var jump = function (nums) {var curDistance = 0var nextDistance = 0 // 在当前范围内找下一次可到达的最大范围var step = 0// 前提:题目保证可以到达 nums[n-1]// 最后一个索引不需要遍历,因为是到达的点,不是经过的点,到了终点步数不需要加1for (var i = 0; i < nums.length - 1; i++) {nextDistance = Math.max(nextDistance, nums[i] + i)// 遍历到倒数第二个值即可,倒二需要走则+1,不需要走则说明直接到终点if (curDistance === i) { // 说明移动到范围的边界了,需要向前一步,进入下一个范围,步数加1,范围更新为下一个范围step++curDistance = nextDistance}}return step
};

划分字母区间

给你一个字符串 s 。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段,同一字母最多出现在一个片段中。

注意,划分结果需要满足:将所有划分结果按顺序连接,得到的字符串仍然是 s

返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例 1:

**输入:**s = “ababcbacadefegdehijhklij”
输出:[9,7,8]
解释:
划分结果为 “ababcbaca”、“defegde”、“hijhklij” 。
每个字母最多出现在一个片段中。
像 “ababcbacadefegde”, “hijhklij” 这样的划分是错误的,因为划分的片段数较少。

示例 2:

**输入:**s = “eccbbbbdec”
输出:[10]

思路:

统计每个字符结束位置,放入哈希表中
遍历字符串,找寻一定范围内字符最远出现的下标位置
当最远下标位置等于当前下标,说明找到一个分割点

var partitionLabels = function(s) {
// 先找每个字母的边界,为了找一定范围内最大值// 到达当前可找的最大边界,则记录一下长度,进而开始统计下一段字符的长度var hash = {}for (var i = 0; i < s.length; i++) {hash[s.charAt(i)] = i}var res = []var left = 0 // 记录分割位置的起点var right = 0 // 记录当前范围可达最大边界for (var i = 0; i < s.length; i++) {right = Math.max(right, hash[s.charAt(i)]) // 不断找每个范围内可达的最大边界if (right === i) { // 到达该范围内可达最大边界,说明可以分割res.push(right - left + 1)left = i + 1 // 分割位置起点为下一个索引}}return res};

这篇关于一个月速刷leetcodeHOT100 day16 搞懂贪心算法 以及相关题目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/1056967

相关文章

Linux使用fdisk进行磁盘的相关操作

《Linux使用fdisk进行磁盘的相关操作》fdisk命令是Linux中用于管理磁盘分区的强大文本实用程序,这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用fdisk进行磁盘的相关操作,需要的可以了解下... 目录简介基本语法示例用法列出所有分区查看指定磁盘的区分管理指定的磁盘进入交互式模式创建一个新的分区删除一个存

关于Maven生命周期相关命令演示

《关于Maven生命周期相关命令演示》Maven的生命周期分为Clean、Default和Site三个主要阶段,每个阶段包含多个关键步骤,如清理、编译、测试、打包等,通过执行相应的Maven命令,可以... 目录1. Maven 生命周期概述1.1 Clean Lifecycle1.2 Default Li

numpy求解线性代数相关问题

《numpy求解线性代数相关问题》本文主要介绍了numpy求解线性代数相关问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 在numpy中有numpy.array类型和numpy.mat类型,前者是数组类型,后者是矩阵类型。数组

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

Redis的Hash类型及相关命令小结

《Redis的Hash类型及相关命令小结》edisHash是一种数据结构,用于存储字段和值的映射关系,本文就来介绍一下Redis的Hash类型及相关命令小结,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录HSETHGETHEXISTSHDELHKEYSHVALSHGETALLHMGETHLENHSET

一文带你搞懂Nginx中的配置文件

《一文带你搞懂Nginx中的配置文件》Nginx(发音为“engine-x”)是一款高性能的Web服务器、反向代理服务器和负载均衡器,广泛应用于全球各类网站和应用中,下面就跟随小编一起来了解下如何... 目录摘要一、Nginx 配置文件结构概述二、全局配置(Global Configuration)1. w

python中的与时间相关的模块应用场景分析

《python中的与时间相关的模块应用场景分析》本文介绍了Python中与时间相关的几个重要模块:`time`、`datetime`、`calendar`、`timeit`、`pytz`和`dateu... 目录1. time 模块2. datetime 模块3. calendar 模块4. timeit

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个