860.柠檬水找零
在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。
每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。
注意，一开始你手头没有任何零钱。
给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。
示例 1：
输入：bills = [5,5,5,10,20] 输出：true 解释： 前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。 第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。 第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。 由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。
示例 2：
输入：bills = [5,5,10,10,20] 输出：false 解释： 前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。 对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。 对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。 由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。
思路
局部最优：优先找10块的 没有10块的再用5块。因为 5 更加"万能" 10只能用于找零20
全局最优：能够找开。
代码
class Solution {
public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
//记录5-10的个数
int count[] = new int [2];
for(int i = 0; i < bills.length; i++){
if(bills[i] == 5){
count[0]++;
}
if(bills[i] == 10){
count[0]--;
count[1]++;
}
if(bills[i] == 20){
if(count[1] > 0){
count[1]--;
count[0]--;
}else{
count[0] -= 3;
}
}
if(count[0] < 0 || count[1] < 0){
return false;
}
}
return true;
}
}406.根据身高重建队列
假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。
请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性（queue[0] 是排在队列前面的人）。
示例 1：
输入：people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]] 输出：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 解释： 编号为 0 的人身高为 5 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。 编号为 1 的人身高为 7 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。 编号为 2 的人身高为 5 ，有 2 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0 和 1 的人。 编号为 3 的人身高为 6 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。 编号为 4 的人身高为 4 ，有 4 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0、1、2、3 的人。 编号为 5 的人身高为 7 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。 因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。
示例 2：
输入：people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]] 输出：[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]
思路
本题有两个维度，h和k 最后的输出是一个符合源people数组的排列 h k 两维度，一定要想如何确定一个维度，然后再按照另一个维度重新排列。
如果先按照k 从小到大 会发现k不符合，h也不符合
那么按照身高h来排序呢，身高一定是从大到小排（身高相同的话则k小的站前面），让高个子在前面。 此时我们可以确定一个维度了，就是身高，前面的节点一定都比本节点高！
因此本题先按照身高排序，k小的排前面
代码
class Solution {
public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
Arrays.sort(people, (a,b) -> {
if(a[0] == b[0]){
//身高相同，
//a - b 是升序排列 即根据 k 值升序排列
return a[1] - b[1];
}
//根据身高降序排列
else return b[0] - a[0];
});
LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();
for (int[] p : people) {
que.add(p[1],p); //Linkedlist.add(index, value)，将value插入指定index处
}
return que.toArray(new int[people.length][]);
}
}452. 用最少数量的箭引爆气球
有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ，其中points[i] = [xstart, xend] 表示水平直径在 xstart 和 xend之间的气球。你不知道气球的确切 y 坐标。
一支弓箭可以沿着 x 轴从不同点 完全垂直 地射出。在坐标 x 处射出一支箭，若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart，xend， 且满足 xstart ≤ x ≤ xend，则该气球会被 引爆 。可以射出的弓箭的数量 没有限制 。 弓箭一旦被射出之后，可以无限地前进。
给你一个数组 points ，返回引爆所有气球所必须射出的 最小 弓箭数 。
示例 1：
输入：points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]] 输出：2 解释：气球可以用2支箭来爆破: -在x = 6处射出箭，击破气球[2,8]和[1,6]。 -在x = 11处发射箭，击破气球[10,16]和[7,12]。
示例 2：
输入：points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] 输出：4 解释：每个气球需要射出一支箭，总共需要4支箭。
示例 3：
输入：points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]] 输出：2 解释：气球可以用2支箭来爆破: - 在x = 2处发射箭，击破气球[1,2]和[2,3]。 - 在x = 4处射出箭，击破气球[3,4]和[4,5]。
思路
代码
排序存在溢出情况，但通过设置start_max的更迭，可以AC
class Solution {
public int findMinArrowShots(int[][] points) {
//按照x_start升序排序，然后判断当前气球是否需要新的弓箭，若x1_end > x2_start 则不需要,但对x3情况不同
//但是需要记录箭镞的可射出范围。让每只箭镞尽可能多射穿气球，那么记录start_max， end_min
//在end_min >= start_max时 当前气球均可以由一只箭簇射穿
int count = 0;
int start_max = Integer.MIN_VALUE, end_min = Integer.MAX_VALUE;
Arrays.sort(points, (a, b)->{
return a[0] - b[0];
});
for(int [] p : points){
start_max = Math.max(start_max, p[0]);
end_min = Math.min(end_min, p[1]);
if(start_max > end_min) {
count++;
//更新右边界为当前气球值
end_min = p[1];
}
}
//最后一个范围的箭镞
count++;
return count;
}
}使用Integer.compare 防止溢出
class Solution {
public int findMinArrowShots(int[][] points) {
//按照x_start升序排序，然后判断当前气球是否需要新的弓箭，若x1_end > x2_start 则不需要,但对x3情况不同
//但是需要记录箭镞的可射出范围。让每只箭镞尽可能多射穿气球，那么记录start_max， end_min
//在end_min >= start_max时 当前气球均可以由一只箭簇射穿
int count = 0;
int start_max = Integer.MIN_VALUE, end_min = Integer.MAX_VALUE;
Arrays.sort(points, (a, b)->{
//使用Integer.compare不会产生溢出问题
return Integer.compare(a[0], b[0]);
});
for(int [] p : points){
start_max = p[0];
end_min = Math.min(end_min, p[1]);
if(start_max > end_min) {
count++;
//更新右边界为当前气球值
end_min = p[1];
//因为左边界 已排序 所以不需要更新start_max 它一定是当前p[0]
}
}
//最后一个范围的箭镞
count++;
return count;
}
}
