算法入门-贪心1

news2024/9/19 1:36:05

第八部分:贪心

409.最长回文串(简单)

给定一个包含大写字母和小写字母的字符串 s ,返回通过这些字母构造成的最长的回文串 的长度。

在构造过程中,请注意 区分大小写 。比如 "Aa" 不能当做一个回文字符串。

示例 1:

输入:s = "abccccdd"
输出:7
解释:
我们可以构造的最长的回文串是"dccaccd", 它的长度是 7。

示例 2:

输入:s = "a"
输出:1
解释:可以构造的最长回文串是"a",它的长度是 1。

第一种思路:

看到这种需要统计数量的,不自然的会想到使用字典的数据结构,按照这种思路,我考虑如下:

  1. 空字符串检查

  • 首先检查输入字符串 s 是否为空。如果为空,直接返回0,因为没有字符可以构成回文串。

  1. 字符计数

  • 使用一个 HashMap 来统计字符串中每个字符的出现次数。遍历字符串中的每个字符,更新其在 map 中的计数。

  1. 计算回文串长度

  • 初始化 sum 为0,用于存储可以构成的最长回文串的长度。

  • 遍历map中的每个字符及其出现次数:

    • 如果出现次数是偶数,则可以完全加入到回文串中,直接加到 sum

    • 如果出现次数是奇数,则将其减一后加入到 sum,并标记存在奇数值的键,以便后续可以在回文串的中心添加一个字符。

  1. 中心字符处理

  • 如果存在奇数值的键,说明可以在回文串的中心添加一个字符,因此在 sum 上加1。

  1. 返回结果

  • 最后返回 sum,即为通过给定字符串构造的最长回文串的长度。

import java.util.HashMap;  
import java.util.Map;  

class Solution {  
    public int longestPalindrome(String s) {  
        // 检查字符串是否为空  
        if (s.length() == 0) {  
            return 0; // 如果字符串为空,直接返回0  
        }  

        int sum = 0; // 用于存储可以构成的最长回文串的长度  
        boolean hasOddValue = false; // 用于跟踪是否存在奇数值的键  
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); // 创建一个HashMap来存储字符及其出现次数  

        // 遍历字符串中的每个字符  
        for (char ch : s.toCharArray()) {  
            // 更新字符的出现次数  
            map.put(ch, map.getOrDefault(ch, 0) + 1);  
        }  

        // 遍历字符计数的映射  
        for (Map.Entry<Character, Integer> entry : map.entrySet()) {  
            int value = entry.getValue(); // 获取当前字符的出现次数  

            if (value % 2 == 0) { // 如果出现次数是偶数  
                sum += value; // 偶数部分可以完全加入到回文串中  
            } else { // 如果出现次数是奇数  
                sum += (value - 1); // 奇数部分减一后加入到回文串中  
                hasOddValue = true; // 标记存在奇数值的键  
            }  
        }  

        // 如果存在奇数值的键,则可以在回文串的中心添加一个字符  
        if (hasOddValue) {  
            sum += 1; // 增加1以考虑中心字符  
        }  

        return sum; // 返回计算得到的最长回文串长度  
    }  

    // 辅助方法:检查字符串中的所有字符是否相同  
    private boolean allCharactersSame(String s) {  
        char firstChar = s.charAt(0); // 获取第一个字符  
        for (int i = 1; i < s.length(); i++) {  
            if (s.charAt(i) != firstChar) {  
                return false; // 如果发现不同的字符,返回false  
            }  
        }  
        return true; // 所有字符相同,返回true  
    }  
}

第二种思路: 采用官方的贪心思路(不管我暂时还没有从官方的解释中体会到贪心体现在哪里)

解释:那么我们如何通过给定的字符构造一个回文串呢?我们可以将每个字符使用偶数次,使得它们根据回文中心对称。在这之后,如果有剩余的字符,我们可以再取出一个,作为回文中心。

于每个字符 ch,假设它出现了 v 次,我们可以使用该字符 v / 2 * 2 次,在回文串的左侧和右侧分别放置 v / 2 个字符 ch,其中 / 为整数除法。例如若 "a" 出现了 5 次,那么我们可以使用 "a" 的次数为 4,回文串的左右两侧分别放置 2 个 "a"。

如果有任何一个字符 ch 的出现次数 v 为奇数(即 v % 2 == 1),那么可以将这个字符作为回文中心,注意只能最多有一个字符作为回文中心。在代码中,我们用 ans 存储回文串的长度,由于在遍历字符时,ans 每次会增加 v / 2 * 2,因此 ans 一直为偶数。但在发现了第一个出现次数为奇数的字符后,我们将 ans 增加 1,这样 ans 变为奇数,在后面发现其它出现奇数次的字符时,我们就不改变 ans 的值了。

详情见:409. 最长回文串 - 力扣(LeetCode)icon-default.png?t=O83Ahttps://leetcode.cn/problems/longest-palindrome/

  1. 字符计数

    • 使用一个长度为128的数组 count 来统计字符串中每个字符的出现次数。数组的索引对应字符的ASCII值。

    • 遍历字符串 s,对于每个字符 c,增加 count[c] 的值。

  2. 计算回文串长度

    • 初始化 ans 为0,用于存储可以构成的最长回文串的长度。

    • 遍历count数组,对于每个字符的出现次数v:

      • 使用 v / 2 * 2 计算出可以组成的偶数部分,并加到 ans 中。这样可以确保回文串的左右两边是对称的。

      • 如果 v 是奇数,并且当前的 ans 是偶数,说明可以在回文串的中心添加一个字符(即使得回文串的长度增加1),因此将 ans 加1。

  3. 返回结果

    • 最后返回 ans,即为通过给定字符串构造的最长回文串的长度。

class Solution {  
    public int longestPalindrome(String s) {  
        // 创建一个长度为128的数组,用于统计字符的出现次数  
        int[] count = new int[128];  
        int length = s.length();  

        // 遍历字符串,统计每个字符的出现次数  
        for (int i = 0; i < length; ++i) {  
            char c = s.charAt(i);  
            count[c]++; // 增加字符c的计数  
        }  

        int ans = 0; // 用于存储最长回文串的长度  
        // 遍历计数数组,计算可以构成的回文串长度  
        for (int v : count) {  
            ans += v / 2 * 2; // 将偶数部分直接加到ans中  
            // 如果当前字符的出现次数为奇数,并且ans是偶数,则可以加1  
            if (v % 2 == 1 && ans % 2 == 0) {  
                ans++; // 可以在回文串的中心添加一个字符  
            }  
        }  
        return ans; // 返回计算得到的最长回文串长度  
    }  
}

455.分发饼干(简单)

题目: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。你的目标是满足尽可能多的孩子,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。

第一种思路: 首先采用之前刷题的经验,先把这两个数组进行排序,减少工作量。

然后使用双指针的方法遍历两个数组,避免双重循环。

具体而言:

  1. 排序:首先对孩子的胃口数组 g 和饼干的大小数组 s 进行排序。这是为了能够从最小的胃口和最小的饼干开始进行比较,确保尽可能多的孩子能够得到满足。

  2. 双指针法:使用两个指针 childIndexcookieIndex 分别指向孩子和饼干的当前索引。childIndex 用于遍历孩子,cookieIndex 用于遍历饼干。

  3. 满足条件

    • 如果当前饼干可以满足当前孩子的胃口,即 g[childIndex] <= s[cookieIndex],则增加满足的孩子计数 contentChildrenCount,并同时移动到下一个孩子和下一个饼干。

    • 如果当前饼干不能满足当前孩子,则只移动到下一个饼干,继续尝试满足当前孩子。

  4. 结束条件:当遍历完所有孩子或所有饼干时,循环结束,返回满足的孩子数量。

class Solution {  
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {  
        // 对孩子的胃口和饼干的大小进行排序  
        Arrays.sort(g);  
        Arrays.sort(s);  
        
        int contentChildrenCount = 0; // 记录满足的孩子数量  
        int childIndex = 0; // 当前孩子的索引  
        int cookieIndex = 0; // 当前饼干的索引  
        
        // 遍历孩子和饼干,直到其中一个数组遍历完  
        while (childIndex < g.length && cookieIndex < s.length) {  
            // 如果当前饼干可以满足当前孩子的胃口  
            if (g[childIndex] <= s[cookieIndex]) {  
                contentChildrenCount++; // 满足一个孩子  
                childIndex++; // 移动到下一个孩子  
            }  
            // 无论饼干是否满足孩子,都要移动到下一个饼干  
            cookieIndex++;  
        }  

        return contentChildrenCount; // 返回满足的孩子数量  
    }  
}

后面发现官方的解答和我类似,但是他就是使用双重循环的,想了一下。

贪心算法的贪心在这里面体现在哪?

在这个问题中,贪心算法的贪心策略体现在以下几个方面:

  1. 局部最优选择

    • 每次选择当前最小的饼干来满足当前最小的孩子的胃口。这种选择是基于局部最优的原则,即在每一步中都选择能够立即满足当前孩子的最小饼干。通过这种方式,尽可能多的孩子能够得到满足。

  2. 排序

    • 通过对孩子的胃口和饼干的大小进行排序,确保我们可以从最小的开始进行比较。这种排序使得我们能够有效地找到最小的满足条件的饼干,从而实现贪心选择。

  3. 不回溯

    • 一旦选择了一个饼干来满足一个孩子,就不会回头去尝试用这个饼干去满足其他孩子。每次都向前推进,确保每个孩子都尽可能得到满足,而不去重新考虑之前的选择。

  4. 全局最优解的构建

    • 通过不断地做出局部最优选择(即用当前最小的饼干满足当前最小的孩子),最终构建出全局最优解(即最大数量的孩子得到满足)。这种策略在许多贪心算法中都是常见的。

总结

贪心算法在这个问题中的核心思想是通过局部最优选择(最小饼干满足最小胃口)来达到全局最优解(最大数量的孩子得到满足)。这种方法简单高效,适合解决此类问题。

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