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前言

1、划分字母区间
2、合并区间
3、单调递增的数字
4、买卖股票的最佳时机含手续费
5、监控二叉树

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一、划分字母区间（力扣763）

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。

思路：
在遍历的过程中相当于是要找每一个字母的边界，如果找到之前遍历过的所有字母的最远边界，说明这个边界就是分割点了。此时前面出现过所有字母，最远也就到这个边界了。

• 统计每一个字符最后出现的位置
• 从头遍历字符，并更新字符的最远出现下标，如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等了，则找到了分割点
  

class Solution {
    public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        List<Integer> res = new LinkedList<>();
        char[] chars = s.toCharArray();
        int[] edge = new int[26];
        for(int i=0;i<chars.length;i++){
            edge[chars[i]-'a']=i;
        }

        int idx = 0;
        int last = -1;
        for(int i=0;i<chars.length;i++){
            idx = Math.max(idx,edge[chars[i]-'a']);
            if(i==idx){
                res.add(i-last);
                last=i;
            }
        }
        return res;
    }
}

二、合并区间（力扣56）

以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。

思路：

class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {

        List<int[]> res = new LinkedList<>();
        Arrays.sort(intervals,(a,b)->Integer.compare(a[0],b[0]));
        int start = intervals[0][0];
        int rightBound = intervals[0][1];
        for(int i=1;i<intervals.length;i++){
            if(intervals[i][0]>rightBound){ //不挨着
               res.add(new int[]{start,rightBound});
               start = intervals[i][0];
               rightBound = intervals[i][1];
            }
            else{//挨着，更新右边界
                rightBound = Math.max(rightBound,intervals[i][1]);
            }
        }
        res.add(new int[]{start,rightBound});
        return res.toArray(new int[res.size()][]);
    }
}

三、单调递增的数字（力扣738）

当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x <= y 时，我们称这个整数是单调递增的。

给定一个整数 n ，返回 小于或等于 n 的最大数字，且数字呈 单调递增 。

思路：
例如：98，一旦出现strNum[i - 1] > strNum[i]的情况（非单调递增），首先想让strNum[i - 1]–，然后strNum[i]给为9，这样这个整数就是89，即小于98的最大的单调递增整数

局部最优：遇到strNum[i - 1] > strNum[i]的情况，让strNum[i - 1]–，然后strNum[i]给为9，可以保证这两位变成最大单调递增整数。

是从前向后遍历还是从后向前遍历呢？

举个例子，数字：332，从前向后遍历的话，那么就把变成了329，此时2又小于了第一位的3了，真正的结果应该是299。
所以从前向后遍历会改变已经遍历过的结果！
那么从后向前遍历，就可以重复利用上次比较得出的结果了，从后向前遍历332的数值变化为：332 -> 329 -> 299

class Solution {
    public int monotoneIncreasingDigits(int N) {
        String s = String.valueOf(N);
        char[] chars = s.toCharArray();

        int start = chars.length;
        for(int i=start-2;i>=0;i--){
            if(chars[i]>chars[i+1]){
                chars[i]--;
                start = i+1;
            }
        }
        for(int i = start;i<chars.length;i++){
            chars[i]='9';
        }
        return Integer.parseInt(String.valueOf(chars));
    }
}

四、买卖股票的最佳时机含手续费（力扣714）

给定一个整数数组 prices，其中 prices[i]表示第 i 天的股票价格 ；整数 fee 代表了交易股票的手续费用。

你可以无限次地完成交易，但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。

返回获得利润的最大值。

注意：这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程，每笔交易你只需要为支付一次手续费。
思路：

• 用两个变量，一个累加利润用，另一个保存当前最优成本
• 当前成本即 -> 买入价格 + 手续费
• 如果哪天价格比这个成本要高，就可以考虑在这天卖了，这时更新成本为当前的价格
• 如果日后哪天价格更优，可以晚一会儿再卖嘛。
• 当然，如果哪天的 价格 + 成本，要比手里的成本还低，那就在这天去买就好了。
• 综上，这天卖不卖，不确定，能有利润我就先记上，以后要是有更高的，我把又涨了的利润也叠加进去，要是有更低的，我就当之前已经卖了，再买新的。只是模拟出利润最大化。

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
        int buy = fee + prices[0];//成本即 -> 买入价格 + 手续费
        int res = 0;
        for(int i = 1;i<prices.length;i++){
            if(prices[i]+fee<buy){ //选一个买入价钱更小的
                buy = prices[i]+fee; //更新值
            }else if(prices[i]>buy){ //哪天价格比这个成本要高，就可以考虑在这天卖了
                res += prices[i]-buy; //利润相加
                buy = prices[i]; //更新成本为当前的价格
            }
        }
        return res;
    }
}

五、监控二叉树（力扣968）

给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。

节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。

计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。

思路：
确定遍历顺序：后序遍历（从低向上推导）
如何隔两个节点放一个摄像头：

每个节点可能有三种状态：
该节点无覆盖：0
本节点有摄像头：1
本节点有覆盖：2

单层逻辑处理：
情况1：左右节点都有覆盖，那么此时中间节点应该就是无覆盖的状态了。
情况2：左右节点至少有一个无覆盖的情况，则中间节点（父节点）应该放摄像头
情况3：左右节点至少有一个有摄像头，其父节点就应该是2（覆盖的状态）
情况4：头结点没有覆盖

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    int res = 0;
    public int minCameraCover(TreeNode root) {
        if(minCame(root)==0){ //情况四
            res++;
        }
        return res;
    }
    public int minCame(TreeNode root){
        if(root==null) return 2; //空结点默认有覆盖状态

        int left = minCame(root.left);
        int right = minCame(root.right);

        //情况一：
        if(left==2 && right==2) return 0;
        //情况二：
        else if(left==0 || right==0) {
            res++;
            return 1;
        }
        //情况三：
        else  return 2;
    }
}

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