摆动专题

Java中等题-摆动序列（力扣）

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, 5] 不是摆动序列，第一

OpenGL/GLUT实践：弹簧-质量-阻尼系统模拟摆动的绳子和布料的物理行为（电子科技大学信软图形与动画Ⅱ实验）

源码见GitHub：A-UESTCer-s-Code 文章目录 1 实现效果2 实现过程2.1 一维弹性物体模拟2.1.1 质点类（Mass）2.1.2 弹簧类（Spring）2.1.3 模拟类（RopeSimulation）2.1.4 openGL实现 2.2 二维弹性物体模拟2.2.1 模拟类改进(1) Simulation1 类(2) ClothSimulation 类 2.2.2 o

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

代码随想录——摆动序列（Leetcode376）

题目链接贪心 class Solution {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {if(nums.length <= 1){return nums.length;}// 当前一对差值int cur = 0;// 前一对差值int pre = 0;// 峰值个数int res = 1;for(int i = 0; i < nums.length -

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

[Algorithm][动态规划][子序列问题][最长递增子序列][摆动序列]详细讲解

目录 0.子序列 vs 子数组1.最长递增子序列1.题目链接2.算法原理详解3.代码实现 2.摆动序列1.题目链接2.题目链接3.代码实现 0.子序列 vs 子数组子序列：相对顺序是跟源字符串/数组是一致的但是元素和元素之间，在源字符串/数组中可以是不连续的一般时间复杂度： O ( 2 n ) O(2^n) O(2n) 子数组：在源字符串/数组中挑出来，必须是连续的

【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,

刷代码随想录有感（82）：贪心算法——摆动序列

题干：代码： class Solution {public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {if(nums.size() <= 1)return nums.size();int prediff = 0;int curdiff = 0;int res = 1;for(int i = 0; i < nums.size() - 1; i++){

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

「贪心算法」摆动序列

力扣原题链接，点击跳转。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。简单来说，摆动序列的特点是：后一个数交替地比前一个数大或者小。给你一个数组，请找出最长的子数组（保持元素的相对顺序），使得它是一个摆动序列，求这个子数组的长度。这个问题可以用贪心算法解决。我们把第一个数

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

div 左右、上下摆动

效果代码 <!DOCTYPE html><head><title></title><style>@keyframes shaking {0% {transform: translateY(-10px);}50% {transform: translateY(10px);}100% {transform: translateY(-10px);}}.animate-1 {width: 40

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

贪心算法----摆动序列

今日题目：leetcode376 点击跳转题目观察样例2：发现最长摆动序列都是极大值和极小值再加上两个端点，那么我们保证每次都能选择到每个极值点，就能从局部最优推广全局最优了！但是还有一些细节情况需要注意，就是如果出现连续相同的值，如图：对于上图中左边的两种情况，整体是呈现单调递减的，没有出现极值点，不用记录进摆动序列对于上图中右边的两种情况，是等价于极值

《LeetCode力扣练习》代码随想录——贪心算法（摆动序列---Java）

《LeetCode力扣练习》代码随想录——贪心算法（摆动序列—Java）刷题思路来源于代码随想录 376. 摆动序列贪心 class Solution {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {if (nums.length == 1) {return 1;}int result = 1;int pre = 0;int pos

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 ，