本文主要是介绍代码随想录算法训练营第三十五天| 860.柠檬水找零,406.根据身高重建队列,452. 用最少数量的箭引爆气球,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!
题目与题解
860.柠檬水找零
题目链接:860.柠檬水找零
代码随想录题解:860.柠檬水找零
视频讲解:贪心算法,看上去复杂,其实逻辑都是固定的!LeetCode:860.柠檬水找零_哔哩哔哩_bilibili
解题思路:
从现实实际的角度出发,为了让手里的零钱尽可能的零碎,以备不时之需,需要找钱时肯定尽量能先找大的就找大的。这道题其实限制颇多,给解题降低了不少难度。
首先,每个顾客只买一份柠檬水,意味着每个顾客每次消费的金额固定,为5美金。其次,顾客每次只会给5,10,20美金的面额,所以对应的情况是不需要找钱,找5美金,和找15美金。前两种的情况对应的找钱都是固定的,只有找15美金时可能有两种情况:找10+5或5*3。为了手里有更多5美金的零钱,优先找10+5的。代码如下
class Solution {public boolean lemonadeChange(int[] bills) {int[] changes = new int[2];for (int i = 0; i < bills.length; i++) {if (bills[i] == 5) {changes[0]++;} else if (bills[i] == 10) {if (changes[0] > 0) {changes[0]--;changes[1]++;} else {return false;}} else {if (changes[1] > 0 && changes[0] > 0) {changes[0]--;changes[1]--;} else if (changes[0] >= 3) {changes[0] -= 3;} else {return false;}}}return true;}
}
看完代码随想录之后的想法
这题其实就是现实的模拟题,基本上也没有什么算法可言,就是把想法写下来。由于这里只需要算5美金和10美金的两种剩余零钱情况,可以不需要用数组,换成普通变量记录,效率更高。
遇到的困难
无
406.根据身高重建队列
题目链接:406.根据身高重建队列
代码随想录题解:406.根据身高重建队列
视频讲解:贪心算法,不要两边一起贪,会顾此失彼 | LeetCode:406.根据身高重建队列_哔哩哔哩_bilibili
解题思路:
首先根据身高进行降序排列,如果身高相同的,根据k降序排列。这样做的原因是,身高排序问题本质是一种插入排序,所以每插入一个新的,要保证原来的顺序不受影响。由于身高高的k值不受身高低的k值影响,所以排序的第一个key必然是身高。当二者身高相同时,k值越大的,肯定排的越后,所以优先插入k值小的。
二维排序结束后,就要按顺序逐一插入队伍了,直接根据当前people[i]的k值,将people[i]插入对应的k位置即可,这样可以保证people[i]的前面不比他矮的人数就是k。
class Solution {public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {Arrays.sort(people, new Comparator<int[]>() {public int compare(int[] o1, int[] o2) {if(o1[0] != o2[0]){return o2[0] - o1[0]; //身高降序排列} else {return o1[1] - o2[1]; //前方需要插入人数升序排列}}});List<int[]> result = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < people.length; i++) {result.add(people[i][1], people[i]);}return result.toArray(new int[people.length][]);}
}
看完代码随想录之后的想法
一开始写排序算法重写了很多次,一直没有想清楚插入排序之前的数组应该如何优先排序,所以怎么都写不对。偷看了一下随想录的排序方法,才写对compare函数。
此外,虽然list类型可以用来进行插入排序,但其底层实现毕竟是数组,效率不高,换成链表会更好。
class Solution {public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {// 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)Arrays.sort(people, (a, b) -> {if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1]; // a - b 是升序排列,故在a[0] == b[0]的狀況下,會根據k值升序排列return b[0] - a[0]; //b - a 是降序排列,在a[0] != b[0],的狀況會根據h值降序排列});LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();for (int[] p : people) {que.add(p[1],p); //Linkedlist.add(index, value),會將value插入到指定index裡。}return que.toArray(new int[people.length][]);}
遇到的困难
对于多维度的贪心,还是要一个一个维度想清楚具体的贪心方法,再结合起来,不然很容易想错。
452. 用最少数量的箭引爆气球
题目链接:452. 用最少数量的箭引爆气球
代码随想录题解:452. 用最少数量的箭引爆气球
视频讲解:贪心算法,判断重叠区间问题 | LeetCode:452.用最少数量的箭引爆气球_哔哩哔哩_bilibili
解题思路:
题目已经提醒了,这道题本质就是求相交区间的问题。如果多个区间同时相交,就只需要一根箭。
因此,可以先对区间进行排序,以左边界为第一关键字,右边界为第二关键字,得到排序后的区间。然后用arrowPoint记录当前相交区间的范围,初始化为第一个区间的大小,此时需要的箭数量为1。然后遍历所有的区间,如果当前区间的左边界大于arrowPoint右边界,说明区间不相交,所需箭的数量加一,arrowPoint更新为当前区间范围;否则说明当前区间与arrowPoint有相交,此时更新arrowPoint的右边界为二者右边界的更小值即可。
class Solution {public int findMinArrowShots(int[][] points) {if (points.length <= 1) return points.length;Arrays.sort(points, new Comparator<int[]>() {@Overridepublic int compare(int[] o1, int[] o2) {if (o1[0] == o2[0])return Integer.compare(o1[1], o2[1]);return Integer.compare(o1[0], o2[0]);}});int count = 1;int[] arrowPoint = points[0];for (int i = 1; i < points.length; i++) {if (points[i][0] > arrowPoint[1]) {count++;arrowPoint = points[i];} else {arrowPoint[0] = points[i][0];arrowPoint[1] = Math.min(arrowPoint[1], points[i][1]);}}return count;}
}
看完代码随想录之后的想法
有一些可以优化的地方:区间排序其实只需要针对左边界,右边界可以不需要;arrowPoint也可以直接用当前point代替,减少一点变量的使用。不过这样涉及到修改point数组了,个人不是特别喜欢。
/*** 时间复杂度 : O(NlogN) 排序需要 O(NlogN) 的复杂度* 空间复杂度 : O(logN) java所使用的内置函数用的是快速排序需要 logN 的空间*/
class Solution {public int findMinArrowShots(int[][] points) {// 根据气球直径的开始坐标从小到大排序// 使用Integer内置比较方法,不会溢出Arrays.sort(points, (a, b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));int count = 1; // points 不为空至少需要一支箭for (int i = 1; i < points.length; i++) {if (points[i][0] > points[i - 1][1]) { // 气球i和气球i-1不挨着,注意这里不是>=count++; // 需要一支箭} else { // 气球i和气球i-1挨着points[i][1] = Math.min(points[i][1], points[i - 1][1]); // 更新重叠气球最小右边界}}return count;}
}
遇到的困难
一开始重写compare方法的时候,直接return o1[0]-o2[0]了,导致有一个测试用例的结果不对,因为相减后结果超过了int的上限,溢出了,后面才改写为Integer.compare,需要吸取一下教训。
今日收获
又学了很多贪心的方法。感觉贪心的题目与现实比较接近,最好的办法是先实际模拟一遍做法,再看是否有优化空间。
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