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今天是贪心算法的第一天#xff0c;算法之路重新开始#xff01;
内容
之前没了解过贪心算法。
什么是贪心
贪心的本质是选择每一阶段的局部最优#xff0c;从而达到全局最优。难点就是如何通过局部最优#xff0c;推出整体最优。
一、455.分发饼干
假设你是一…前言
今天是贪心算法的第一天算法之路重新开始
内容
之前没了解过贪心算法。
什么是贪心
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。难点就是如何通过局部最优推出整体最优。
一、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 这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子并输出这个最大数值。
思路
大饼干可以满足胃口大的也可以满足胃口小的应该优先满足胃口大的。
这里的局部最优就是大饼干喂给胃口大的全局最优就是喂饱尽可能多的小孩。
先将饼干数组和小孩数组排序然后从后向前遍历小孩数组如果饼干的大小大于或等于孩子的为空则给与否则不给予继续寻找选一个饼干是否符合。
func findContentChildren(g []int, s []int) int {sort.Ints(g)sort.Ints(s)child:0for sIdx:0;sIdxlen(s)childlen(g);sIdx{if s[sIdx]g[child]{child}}return child
}
二、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, -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] 不是摆动序列第一个序列是因为它的前两个差值都是正数第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些也可以不删除元素来获得剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums 返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
思路
将数组用坡度表示出来
局部最优删除单调坡度上的节点不包括单调坡度两端的节点那么这个坡度就可以有两个局部峰值。
整体最优整个序列有最多的局部峰值从而达到最长摆动序列。
但本题要考虑三种情况
情况一上下坡中有平坡情况二数组首尾两端情况三单调坡中有平坡
func wiggleMaxLength(nums []int) int {n:len(nums)if n2{return n}ans:1preDiff:nums[1]-nums[0]if preDiff!0{ans2}for i:2;in;i{diff:nums[i]-nums[i-1]if preDiff0diff0||preDiff0diff0{anspreDiffdiff}}return ans
}
三、53. 最大子数组和
给你一个整数数组 nums 请你找出一个具有最大和的连续子数组子数组最少包含一个元素返回其最大和。
子数组是数组中的一个连续部分。
思路
负数只会拉低总和。
局部最优当前“连续和”为负数的时候立刻放弃从下一个元素重新计算“连续和”因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。
全局最优选取最大“连续和”
局部最优的情况下并记录最大的“连续和”可以推出全局最优。
func maxSubArray(nums []int) int {maxNum:nums[0]for i:1;ilen(nums);i{if nums[i]nums[i-1]nums[i]{nums[i]nums[i-1]}if nums[i]maxNum{maxNumnums[i]}}return maxNum
}
最后
可预见的正在变好加油
