代码随想录-035期-算法训练营【博客笔记汇总表】-CSDN博客
第八章 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
贪心算法其实就是没有什么规律可言，所以大家了解贪心算法 就了解它没有规律的本质就够了。
不用花心思去研究其规律， 没有思路就立刻看题解。
基本贪心的题目 有两个极端，要不就是特简单，要不就是死活想不出来。
学完贪心之后再去看动态规划，就会了解贪心和动规的区别。
详细布置
理论基础
https://programmercarl.com/%E8%B4%AA%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html
455.分发饼干
https://programmercarl.com/0455.%E5%88%86%E5%8F%91%E9%A5%BC%E5%B9%B2.html
376. 摆动序列
https://programmercarl.com/0376.%E6%91%86%E5%8A%A8%E5%BA%8F%E5%88%97.html
53. 最大子序和
https://programmercarl.com/0053.%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%92%8C.html
往日任务
● day 1 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUG9UR2ZUc3BjRUdY
● day 2 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUGRwWXNOVEpyaVpG
● day 3 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUGdqYWNYeGhlaVR6
● day 4 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUFNjYUxYRHRVWklp
● day 5 周日休息
● day 6 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUEtFSGdreWRuR2p4
● day 7 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUElCb1NyTVpXa0Jj
● day 8 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUGdsY2JFaFhDRVZH
● day 9 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHVXSnZNaXpVUHN4
● day 10 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUElqeHh3cndDbW1Q
●day 11 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHh6UE5hUUZOZUd0
●day 12 周日休息
●day 13 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHNpa3F4b2dMUWJ3
●day 14 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHRtdXZZSWFkeGdE
●day 15 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHN0ZVJuRmVYeWNv
●day 16 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHBQRm1aSWR4T2NK
●day 17 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUFpXY3hBZkpabWFY
●day 18 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUFFiVHl3YVlReVlr
●day 19 周日休息
●day 20 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUGFRU2V6Z1F4alBH
●day 21 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHl2SGNvZmxqZm1X
●day 22 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHplVUp5YnN1bnBL
●day 23 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUFBUQmxpQU1pa29C
●day 24 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUEhsb0pUUm1WT2NP
●day 25 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUExTYXVzU1BiU2Zl
●day 26 休息
●day 27 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUElpbnNUR3hIbXlY
●day 28 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUG1yVHdlWEdNYlhZ
●day 29 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHZYbWhwSHRCRmp3
●day 30 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUEdTVVhxbnJiY3BR目录
理论基础
0455_分发饼干
0376_摆动序列
0053_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。
0455_分发饼干
package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._09_greedyAlgorithms;
import java.util.Arrays;
public class _0455_分发饼干 {
}
class Solution0455 {
//思路1：优先考虑饼干，小饼干先喂饱小胃口
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int start = 0;
int count = 0;
for (int i = 0; i < s.length && start < g.length; i++) {
if (s[i] >= g[start]) {
start++;
count++;
}
}
return count;
}
}
class Solution0455_2 {
//思路2：优先考虑胃口，先喂饱大胃口
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int count = 0;
int start = s.length - 1;
//遍历胃口
for (int index = g.length - 1; index >= 0; index--) {
if (start >= 0 && g[index] <= s[start]) {
start--;
count++;
}
}
return count;
}
}0376_摆动序列
package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._09_greedyAlgorithms;
public class _0376_摆动序列 {
}
class Solution0376 {
public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
if (nums.length <= 1) {
return nums.length;
}
int curDiff = 0;//当前差值
int preDiff = 0;//上一个差值
int count = 1;
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
//得到当前差值
curDiff = nums[i] - nums[i - 1];
//如果当前差值和上一个差值为一正一负
//等于0的情况表示初始时的preDiff
if ((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (curDiff < 0 && preDiff >= 0)) {
count++;
preDiff = curDiff;
}
}
return count;
}
}
class Solution0376_2 {//DP
public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
// 0 i 作为波峰的最大长度
// 1 i 作为波谷的最大长度
int dp[][] = new int[nums.length][2];
dp[0][0] = dp[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
//i 自己可以成为波峰或者波谷
dp[i][0] = dp[i][1] = 1;
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] > nums[i]) {
// i 是波谷
dp[i][1] = Math.max(dp[i][1], dp[j][0] + 1);
}
if (nums[j] < nums[i]) {
// i 是波峰
dp[i][0] = Math.max(dp[i][0], dp[j][1] + 1);
}
}
}
return Math.max(dp[nums.length - 1][0], dp[nums.length - 1][1]);
}
}0053_最大子序和
package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._09_greedyAlgorithms;
public class _0053_最大子序和 {
}
class Solution0053 {
public int maxSubArray(int[] nums) {
if (nums.length == 1) {
return nums[0];
}
int sum = Integer.MIN_VALUE;
int count = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
count += nums[i];
sum = Math.max(sum, count);//取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）
if (count <= 0) {
count = 0;//相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和
}
}
return sum;
}
}
class Solution0053_2 {//DP方法
public int maxSubArray(int[] nums) {
int ans = Integer.MIN_VALUE;
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0] = nums[0];
ans = dp[0];
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
ans = Math.max(dp[i], ans);
}
return ans;
}
}
