语言
Java
56. 合并区间
合并区间
题目
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
创建结果数组，给二维数组按照元素的第一位进行升序排序，循环遍历，看看第一个数组的右边界是不是比第二个数组的左边界小，如果是的话把他俩合并成一个新数组，数组起始位置是第一个数的左边界，终止位置是两个数右边界的最大值。不符合条件直接添加到新数组。
最后转化为二维数组。
代码
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
List<int[]> res = new ArrayList<>();
Arrays.sort(intervals, (x, y) -> Integer.compare(x[0] ,y[0]));
res.add(intervals[0]);
for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
if (intervals[i][0] <= res.getLast()[1]) {
int start = res.getLast()[0];
int end = Math.max(res.getLast()[1], intervals[i][1]);
res.removeLast();
res.add(new int[]{start, end});
} else {
res.add(intervals[i]);
}
}
return res.toArray(new int[res.size()][]);
}
}易错点
第一点判断那里是小于等于
第二点别忘了转回为数组
738.单调递增的数字
单调递增的数字
题目
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
给的数字先转化成字符串，再把字符串转化成字符数组，定义一个切割数
通过从后面的数组向前循环遍历，如何后面的数小于前面的数，就把定义的切割线向前移动一位
再把切割线后的数字都变成9，最后转化回数字。
代码
class Solution {
public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
String s = String.valueOf(n);
char[] chars = s.toCharArray();
int start = s.length();
for (int i = s.length() - 2; i >= 0; i--) {
if (chars[i] > chars[i + 1]) {
chars[i]--;
start = i + 1;
}
}
for (int i = start; i < s.length(); i++) {
chars[i] = '9';
}
return Integer.parseInt(String.valueOf(chars));
}
}易错点
第一点是数字要减小一位，分割线要更新。
第二点是要把结果再转化为数字。
968.监控二叉树
监控二叉树
题目
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
设置三种状态，有摄像头，无覆盖、有覆盖。
按照后序进行递归，判断三种情况
子树两边都没覆盖，子树只有一边没覆盖，子树都有覆盖，向上遍历。
返回状态，具体看代码。
代码
class Solution {
int res=0;
public int minCameraCover(TreeNode root) {
// 对根节点的状态做检验,防止根节点是无覆盖状态 .
if(minCame(root)==0){
res++;
}
return res;
}
/**
节点的状态值：
0 表示无覆盖
1 表示 有摄像头
2 表示有覆盖
后序遍历，根据左右节点的情况,来判读 自己的状态
*/
public int minCame(TreeNode root){
if(root==null){
// 空节点默认为 有覆盖状态，避免在叶子节点上放摄像头
return 2;
}
int left=minCame(root.left);
int right=minCame(root.right);
// 如果左右节点都覆盖了的话, 那么本节点的状态就应该是无覆盖,没有摄像头
if(left==2&&right==2){
//(2,2)
return 0;
}else if(left==0||right==0){
// 左右节点都是无覆盖状态,那 根节点此时应该放一个摄像头
// (0,0) (0,1) (0,2) (1,0) (2,0)
// 状态值为 1 摄像头数 ++;
res++;
return 1;
}else{
// 左右节点的 状态为 (1,1) (1,2) (2,1) 也就是左右节点至少存在 1个摄像头，
// 那么本节点就是处于被覆盖状态
return 2;
}
}
}易错点
在于情况少想了，主函数那里要控制根节点的情况。
总结
贪心算法这里就结束啦，明天开始动态规划。
