代码随想录-暑假算法第六天(贪心算法篇)(要回看)

题目分类大纲如下：

#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。

这么说有点抽象，来举一个例子：

例如，有一堆钞票，你可以拿走十张，如果想达到最大的金额，你要怎么拿？

指定每次拿最大的，最终结果就是拿走最大数额的钱。

每次拿最大的就是局部最优，最后拿走最大数额的钱就是推出全局最优。

再举一个例子如果是 有一堆盒子，你有一个背包体积为n，如何把背包尽可能装满，如果还每次选最大的盒子，就不行了。这时候就需要动态规划。动态规划的问题在下一个系列会详细讲解。

#贪心的套路（什么时候用贪心）

很多同学做贪心的题目的时候，想不出来是贪心，想知道有没有什么套路可以一看就看出来是贪心。

说实话贪心算法并没有固定的套路。

所以唯一的难点就是如何通过局部最优，推出整体最优。

那么如何能看出局部最优是否能推出整体最优呢？有没有什么固定策略或者套路呢？

不好意思，也没有！ 靠自己手动模拟，如果模拟可行，就可以试一试贪心策略，如果不可行，可能需要动态规划。

有同学问了如何验证可不可以用贪心算法呢？

最好用的策略就是举反例，如果想不到反例，那么就试一试贪心吧。

可有有同学认为手动模拟，举例子得出的结论不靠谱，想要严格的数学证明。

一般数学证明有如下两种方法：

• 数学归纳法
• 反证法

看教课书上讲解贪心可以是一堆公式，估计大家连看都不想看，所以数学证明就不在我要讲解的范围内了，大家感兴趣可以自行查找资料。

面试中基本不会让面试者现场证明贪心的合理性，代码写出来跑过测试用例即可，或者自己能自圆其说理由就行了。

举一个不太恰当的例子：我要用一下1+1 = 2，但我要先证明1+1 为什么等于2。严谨是严谨了，但没必要。

虽然这个例子很极端，但可以表达这么个意思：刷题或者面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心。

例如刚刚举的拿钞票的例子，就是模拟一下每次拿做大的，最后就能拿到最多的钱，这还要数学证明的话，其实就不在算法面试的范围内了，可以看看专业的数学书籍！

所以这也是为什么很多同学通过（accept）了贪心的题目，但都不知道自己用了贪心算法，因为贪心有时候就是常识性的推导，所以会认为本应该就这么做！

那么刷题的时候什么时候真的需要数学推导呢？

例如这道题目：链表：环找到了，那入口呢？ (opens new window)，这道题不用数学推导一下，就找不出环的起始位置，想试一下就不知道怎么试，这种题目确实需要数学简单推导一下。

#贪心一般解题步骤

贪心算法一般分为如下四步：

• 将问题分解为若干个子问题
• 找出适合的贪心策略
• 求解每一个子问题的最优解
• 将局部最优解堆叠成全局最优解

这个四步其实过于理论化了，我们平时在做贪心类的题目 很难去按照这四步去思考，真是有点“鸡肋”。

做题的时候，只要想清楚 局部最优 是什么，如果推导出全局最优，其实就够了。

#总结

本篇给出了什么是贪心以及大家关心的贪心算法固定套路。

不好意思了，贪心没有套路，说白了就是常识性推导加上举反例。

最后给出贪心的一般解题步骤，大家可以发现这个解题步骤也是比较抽象的，不像是二叉树，回溯算法，给出了那么具体的解题套路和模板。

455.分发饼干

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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。

示例  1:

• 输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
• 输出: 1 解释:你有三个孩子和两块小饼干，3 个孩子的胃口值分别是：1,2,3。虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是 1，你只能让胃口值是 1 的孩子满足。所以你应该输出 1。

示例  2:

• 输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
• 输出: 2
• 解释:你有两个孩子和三块小饼干，2 个孩子的胃口值分别是 1,2。你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。所以你应该输出 2.

提示：

• 1 <= g.length <= 3 * 10^4
• 0 <= s.length <= 3 * 10^4
• 1 <= g[i], s[j] <= 2^31 - 1

题解

class Solution {
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        //进行排序
        Arrays.sort(g);
        Arrays.sort(s);
        //贪心 有一点和田忌赛马差不多
        int count = 0;
        //记录孩子的位置
        int flag = 0;
        for (int i = 0; i < s.length; i++) {
            if(flag == g.length){
                break;
            }
            if(s[i] >= g[flag]){
                count++;
                flag++;
            }
        }
        return count;
    }
}

376. 摆动序列

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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。少于两个元素的序列也是摆动序列。

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。

给定一个整数序列，返回作为摆动序列的最长子序列的长度。 通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得子序列，剩下的元素保持其原始顺序。

示例 1:

• 输入: [1,7,4,9,2,5]
• 输出: 6
• 解释: 整个序列均为摆动序列。

示例 2:

• 输入: [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
• 输出: 7
• 解释: 这个序列包含几个长度为 7 摆动序列，其中一个可为[1,17,10,13,10,16,8]。

示例 3:

• 输入: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
• 输出: 2

题解

class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        //局部最优 找到全局最优
        if (nums.length == 1) {
            return 1;
        }
        int result = 1;//记录结果
        int prediff = 0; // 记录前一个坡度
        int curdiff = 0; //记录当前坡度
        for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
            curdiff = nums[i+1] - nums[i];
            //判断峰值
            if((prediff >= 0 && curdiff <0) ||(prediff <= 0 && curdiff > 0) ){
                result++;
                prediff = curdiff;
            }
        }
        return result;
    }
}

53. 最大子序和

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给定一个整数数组 nums ，找到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。

示例:

• 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
• 输出: 6
• 解释:  连续子数组  [4,-1,2,1] 的和最大，为  6

题解

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        //局部最优(加了当前元素大于0) 找到全局最优
        int result = Integer.MIN_VALUE;
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum = sum + nums[i];
            result = Math.max(result,sum);
            if(sum < 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
                sum = 0;
                continue;
            }
            
        }
        return result;
    }
}

122.买卖股票的最佳时机 II

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给定一个数组，它的第  i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。

注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

示例 1:

• 输入: [7,1,5,3,6,4]
• 输出: 7
• 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4。随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。

示例 2:

• 输入: [1,2,3,4,5]
• 输出: 4
• 解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

示例  3:

• 输入: [7,6,4,3,1]
• 输出: 0
• 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

提示：

• 1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
• 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4

题解

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        if(prices.length == 1){
            return 0;
        }
        int result = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            int t = prices[i] - prices[i-1];
            if(t > 0){
                result = result + t;
            }
        }
        return result > 0 ? result : 0;
    }
}

55. 跳跃游戏

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给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

判断你是否能够到达最后一个位置。

示例  1:

• 输入: [2,3,1,1,4]
• 输出: true
• 解释: 我们可以先跳 1 步，从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。

示例  2:

• 输入: [3,2,1,0,4]
• 输出: false
• 解释: 无论怎样，你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0 ， 所以你永远不可能到达最后一个位置。

题解

class Solution {
    public boolean canJump(int[] nums) {
        if (nums.length == 1) {
            return true;
        }
        //覆盖范围, 初始覆盖范围应该是0，因为下面的迭代是从下标0开始的
        int coverRange = 0;
        //在覆盖范围内更新最大的覆盖范围
        for (int i = 0; i <= coverRange; i++) {
            coverRange = Math.max(coverRange, i + nums[i]);
            if (coverRange >= nums.length - 1) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

45.跳跃游戏 II

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给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。

示例:

• 输入: [2,3,1,1,4]
• 输出: 2
• 解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳  1  步，然后跳  3  步到达数组的最后一个位置。

说明: 假设你总是可以到达数组的最后一个位置。

题解

// 版本一
class Solution {
    public int jump(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0 || nums.length == 1) {
            return 0;
        }
        //记录跳跃的次数
        int count=0;
        //当前的覆盖最大区域
        int curDistance = 0;
        //最大的覆盖区域
        int maxDistance = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            //在可覆盖区域内更新最大的覆盖区域
            maxDistance = Math.max(maxDistance,i+nums[i]);
            //说明当前一步，再跳一步就到达了末尾
            if (maxDistance>=nums.length-1){
                count++;
                break;
            }
            //走到当前覆盖的最大区域时，更新下一步可达的最大区域
            if (i==curDistance){
                curDistance = maxDistance;
                count++;
            }
        }
        return count;
    }
}

1005.K次取反后最大化的数组和

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给定一个整数数组 A，我们只能用以下方法修改该数组：我们选择某个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i]，然后总共重复这个过程 K 次。（我们可以多次选择同一个索引 i。）

以这种方式修改数组后，返回数组可能的最大和。

示例 1：

• 输入：A = [4,2,3], K = 1
• 输出：5
• 解释：选择索引 (1) ，然后 A 变为 [4,-2,3]。

示例 2：

• 输入：A = [3,-1,0,2], K = 3
• 输出：6
• 解释：选择索引 (1, 2, 2) ，然后 A 变为 [3,1,0,2]。

示例 3：

• 输入：A = [2,-3,-1,5,-4], K = 2
• 输出：13
• 解释：选择索引 (1, 4) ，然后 A 变为 [2,3,-1,5,4]。

提示：

• 1 <= A.length <= 10000
• 1 <= K <= 10000
• -100 <= A[i] <= 100

题解

class Solution {
    public int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int k) {
        Arrays.sort(nums);
        //先处理负数  
        for (int i = 0; i < nums.length && k > 0; i++) {
            if (nums[i] < 0) {
                nums[i] = -nums[i];
                k--;
            }
        }
        //找到所有正数里面最小的数   负数处理了  
        
        if(k%2 == 1){
            Arrays.sort(nums);
            nums[0] = -nums[0];
        }
        int sum = 0;
        for(int i = 0;i<nums.length;i++){
            sum += nums[i];
        }
        return sum;
    }
}

134. 加油站

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在一条环路上有 N 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。

你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。

如果你可以绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1。

说明:

• 如果题目有解，该答案即为唯一答案。
• 输入数组均为非空数组，且长度相同。
• 输入数组中的元素均为非负数。

示例 1: 输入:

• gas = [1,2,3,4,5]
• cost = [3,4,5,1,2]

输出: 3 解释:

• 从 3 号加油站(索引为 3 处)出发，可获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
• 开往 4 号加油站，此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油
• 开往 0 号加油站，此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油
• 开往 1 号加油站，此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油
• 开往 2 号加油站，此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油
• 开往 3 号加油站，你需要消耗 5 升汽油，正好足够你返回到 3 号加油站。
• 因此，3 可为起始索引。

示例 2: 输入:

• gas = [2,3,4]

• cost = [3,4,3]

• 输出: -1

• 解释: 你不能从 0 号或 1 号加油站出发，因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。我们从 2 号加油站出发，可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油。开往 0 号加油站，此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油。开往 1 号加油站，此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油。你无法返回 2 号加油站，因为返程需要消耗 4 升汽油，但是你的油箱只有 3 升汽油。因此，无论怎样，你都不可能绕环路行驶一周。

题解

class Solution {
    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
        //模拟过程
        int cursum = 0;
        //记录全部的差额
        int totalsum = 0;
        int start = 0;
        for (int i = 0; i < gas.length; i++) {
            cursum = cursum + (gas[i] - cost[i]);
            totalsum = totalsum + (gas[i] - cost[i]);
            if(cursum < 0){
                start = i+1;
                //重置为0;
                cursum = 0;
            }
        }
        if(totalsum < 0){
            return -1;
        }
        return start;
    }
}

135. 分发糖果

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老师想给孩子们分发糖果，有 N 个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。

你需要按照以下要求，帮助老师给这些孩子分发糖果：

• 每个孩子至少分配到 1 个糖果。
• 相邻的孩子中，评分高的孩子必须获得更多的糖果。

那么这样下来，老师至少需要准备多少颗糖果呢？

示例 1:

• 输入: [1,0,2]
• 输出: 5
• 解释: 你可以分别给这三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。

示例 2:

• 输入: [1,2,2]
• 输出: 4
• 解释: 你可以分别给这三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。第三个孩子只得到 1 颗糖果，这已满足上述两个条件

题解

class Solution {
    public int candy(int[] ratings) {
        //两边都要考虑
        int[] candyArr = new int[ratings.length];
        //初始化
        Arrays.fill(candyArr, 1);
        //存储结果
        int result = 0;
        //第一种情况 从左往右  you > zou
        for (int i = 1; i < ratings.length; i++) {
            if (ratings[i] > ratings[i - 1]) {
                candyArr[i] = candyArr[i - 1] + 1;
            }
        }
        //第二种情况    右 < 左
        for (int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {
            if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
                candyArr[i] = Math.max(candyArr[i], candyArr[i + 1] + 1);
            }
        }
        for (int i : candyArr) {
            result = result + i;
        }
        return result;
    }
}

860.柠檬水找零

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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。

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：[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：[5,5,10]
• 输出：true

示例 3：

• 输入：[10,10]
• 输出：false

示例 4：

• 输入：[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。

提示：

• 0 <= bills.length <= 10000
• bills[i] 不是 5 就是 10 或是 20

解法1

class Solution {
    public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
        int five = 0;
        int ten = 0;

        for (int i = 0; i < bills.length; i++) {
            if (bills[i] == 5) {
                five++;
            } else if (bills[i] == 10) {
                five--;
                ten++;
            } else if (bills[i] == 20) {
                if (ten > 0) {
                    ten--;
                    five--;
                } else {
                    five -= 3;
                }
            }
            if (five < 0 || ten < 0) return false;
        }
        
        return true;
    }
}

题解2

import java.util.HashMap;  
import java.util.Map;  
  
class Solution {  
    public boolean lemonadeChange(int[] bills) {  
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();  
        map.put(5, 0);  
        map.put(10, 0);  
          
        for (int bill : bills) {  
            if (bill == 5) {  
                // 直接收取5元，无需找零  
                map.put(5, map.get(5) + 1);  
            } else if (bill == 10) {  
                // 检查是否有足够的5元来找零  
                if (map.get(5) > 0) {  
                    map.put(5, map.get(5) - 1);  
                    map.put(10, map.get(10) + 1);  
                } else {  
                    return false; // 没有足够的5元来找零  
                }  
            } else if (bill == 20) {  
                // 尝试使用3个5元或1个10元和1个5元来找零  
                if (map.get(10) > 0 && map.get(5) > 0) {  
                    // 使用1个10元和1个5元  
                    map.put(10, map.get(10) - 1);  
                    map.put(5, map.get(5) - 1);  
                } else if (map.get(5) >= 3) {  
                    // 使用3个5元  
                    map.put(5, map.get(5) - 3);  
                } else {  
                    return false; // 无法找零  
                }  
                  
            }  
        }  
        return true;  
    }  
}

细节所在

• 首先应该贪心,当要找15元时,推荐使用10, 5;不要去使用5,5,5

406.根据身高重建队列

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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]]

提示：

• 1 <= people.length <= 2000
• 0 <= hi <= 10^6
• 0 <= ki < people.length

题目数据确保队列可以被重

题解

class Solution {
    public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
        // 身高从大到小排（身高相同k小的站前面）
        Arrays.sort(people, (a, b) -> {
            if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];   // a - b 是升序排列，故在a[0] == b[0]的狀況下，會根據k值升序排列
            return b[0] - a[0];   //b - a 是降序排列，在a[0] != b[0]，的狀況會根據h值降序排列
        });

        LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();

        for (int[] p : people) {
            que.add(p[1],p);   //Linkedlist.add(index, value)，會將value插入到指定index裡。
        }
        int[][] result = new int[people.length][];
        int[][] array = que.toArray(result);
        return array;
        //return que.toArray(new int[people.length][]);
    }
}

452. 用最少数量的箭引爆气球

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在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的，所以纵坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的横坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。

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。我们想找到使得所有气球全部被引爆，所需的弓箭的最小数量。

给你一个数组 points ，其中 points [i] = [xstart,xend] ，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：对于该样例，x = 6 可以射爆 [2,8],[1,6] 两个气球，以及 x = 11 射爆另外两个气球

示例 2：

• 输入：points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
• 输出：4

示例 3：

• 输入：points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
• 输出：2

示例 4：

• 输入：points = [[1,2]]
• 输出：1

示例 5：

• 输入：points = [[2,3],[2,3]]
• 输出：1

提示：

• 0 <= points.length <= 10^4
• points[i].length == 2
• -2^31 <= xstart < xend <= 2^31 -

题解

class Solution {
    public int findMinArrowShots(int[][] points) {
        //根据左区间进行排序
        //使用这种会溢出
        // Arrays.sort(points, new Comparator<int[]>() {
        //     @Override
        //     public int compare(int[] o1, int[] o2) {
        //         return o1[0] - o2[0];
        //     }
        // });
        Arrays.sort(points,(a,b) ->Integer.compare(a[0],b[0]) );
        //记录结果
        int count = 1;
        for (int i = 1; i < points.length; i++) {
            if(points[i][0] > points[i-1][1] ){
                count++;
            }else{
                points[i][1] = Math.min(points[i][1],points[i-1][1]);
            }
        }
        return count;
    }
}

435. 无重叠区间

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给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。

注意: 可以认为区间的终点总是大于它的起点。 区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。

示例 1:

• 输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
• 输出: 1
• 解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。

示例 2:

• 输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]
• 输出: 2
• 解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。

示例 3:

• 输入: [ [1,2], [2,3] ]
• 输出: 0
• 解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了

题解

class Solution {
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        int count = 0;
        //根据左区间进行排序
        Arrays.sort(intervals, (a, b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));
        for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            if(intervals[i][0] >= intervals[i-1][1]){
                
            }else{
                count++;
                intervals[i][1] = Math.min(intervals[i][1],intervals[i-1][1]);
            }
        }
        return count;
    }
}

763.划分字母区间

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字符串 S 由小写字母组成。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。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例：

• 输入：S = “ababcbacadefegdehijhklij”
• 输出：[9,7,8] 解释： 划分结果为 “ababcbaca”, “defegde”, “hijhklij”。 每个字母最多出现在一个片段中。 像 “ababcbacadefegde”, “hijhklij” 的划分是错误的，因为划分的片段数较少。

提示：

• S的长度在[1, 500]之间。
• S只包含小写字母 ‘a’ 到 'z

题解

class Solution {
    public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        //存储结果
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        char[] charArray = s.toCharArray();
        //存储每一个字母的最远距离 使用数组哈希
        int[] lengths = new int[26];
        for (int i = 0; i < charArray.length; i++) {
            lengths[charArray[i] - 'a'] = i;
        }
        int left = 0;
        int right = 0;
        for (int i = 0; i < charArray.length; i++) {
            //取最大值 即最远距离
            right = Math.max(right,lengths[charArray[i] - 'a']);
            if(right == i){
                result.add(right - left +1);
                left = i+1;
            }
        }
        return result;
    }
}

56. 合并区间

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给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。

示例 1:

• 输入: intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
• 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]]
• 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].

示例 2:

• 输入: intervals = [[1,4],[4,5]]
• 输出: [[1,5]]
• 解释: 区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。
• 注意：输入类型已于2019年4月15日更改。 请重置默认代码定义以获取新方法签名

题解

class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        if(intervals.length == 0){
            return new int[0][0];
        }
        //存储结果
        LinkedList<int[]> list = new LinkedList<>();
        //根据左区间进行排序
        Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] a, int[] b) {
                return Integer.compare(a[0], b[0]);
            }
        });
        //要取最值
        int left = intervals[0][0];
        int right = intervals[0][1];
        for(int i = 1;i<intervals.length;i++){
            if(intervals[i][0] > right){
                //大于最大右区间
                list.add(new int[]{left,right});
                //更新区间
                left = intervals[i][0];
                right = intervals[i][1];
            }else {
                //已经重叠
                //取最大右区间的值
                //一般 贪心就是求最好 (解法一般都要排序,遍历,取最值)
                right = Math.max(right,intervals[i][1]);
            }
        }
        //添加最后一个元素
        list.add(new int[]{left,right});
        int[][] array = list.toArray(new int[list.size()][]);
        return array;
    }
}