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https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master.git
synced 2025-07-11 21:10:58 +08:00
程序员Carl
@ -4,7 +4,6 @@
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</a>
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<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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> 相对于[贪心算法：跳跃游戏](https://mp.weixin.qq.com/s/606_N9j8ACKCODoCbV1lSA)难了不少，做好心里准备！
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# 45.跳跃游戏 II
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@ -18,13 +17,17 @@
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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。
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示例:
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* 输入: [2,3,1,1,4]
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* 输出: 2
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* 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。
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- 输入: [2,3,1,1,4]
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||||
- 输出: 2
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- 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。
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说明:
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假设你总是可以到达数组的最后一个位置。
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，最少跳几步还得看覆盖范围 | LeetCode： 45.跳跃游戏 II](https://www.bilibili.com/video/BV1Y24y1r7XZ)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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@ -46,7 +49,6 @@
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如图：
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**图中覆盖范围的意义在于，只要红色的区域，最多两步一定可以到！（不用管具体怎么跳，反正一定可以跳到）**
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@ -57,8 +59,8 @@
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这里还是有个特殊情况需要考虑，当移动下标达到了当前覆盖的最远距离下标时
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* 如果当前覆盖最远距离下标不是是集合终点，步数就加一，还需要继续走。
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* 如果当前覆盖最远距离下标就是是集合终点，步数不用加一，因为不能再往后走了。
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||||
- 如果当前覆盖最远距离下标不是是集合终点，步数就加一，还需要继续走。
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- 如果当前覆盖最远距离下标就是是集合终点，步数不用加一，因为不能再往后走了。
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C++代码如下：（详细注释）
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@ -96,10 +98,10 @@ public:
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因为当移动下标指向 nums.size - 2 时：
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* 如果移动下标等于当前覆盖最大距离下标， 需要再走一步（即ans++），因为最后一步一定是可以到的终点。（题目假设总是可以到达数组的最后一个位置），如图：
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- 如果移动下标等于当前覆盖最大距离下标， 需要再走一步（即 ans++），因为最后一步一定是可以到的终点。（题目假设总是可以到达数组的最后一个位置），如图：
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||||
* 如果移动下标不等于当前覆盖最大距离下标，说明当前覆盖最远距离就可以直接达到终点了，不需要再走一步。如图：
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- 如果移动下标不等于当前覆盖最大距离下标，说明当前覆盖最远距离就可以直接达到终点了，不需要再走一步。如图：
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@ -137,11 +139,10 @@ public:
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理解本题的关键在于：**以最小的步数增加最大的覆盖范围，直到覆盖范围覆盖了终点**，这个范围内最小步数一定可以跳到，不用管具体是怎么跳的，不纠结于一步究竟跳一个单位还是两个单位。
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## 其他语言版本
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### Java
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```Java
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// 版本一
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class Solution {
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@ -230,6 +231,7 @@ class Solution:
|
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step += 1
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return step
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```
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||||
```python
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# 动态规划做法
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class Solution:
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@ -244,7 +246,6 @@ class Solution:
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```
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||||
|
||||
### Go
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||||
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||||
```go
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||||
@ -345,7 +346,7 @@ function jump(nums: number[]): number {
|
||||
curIndex++;
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||||
}
|
||||
return stepNum;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Scala
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||||
@ -427,7 +428,6 @@ impl Solution {
|
||||
}
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```
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<p align="center">
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<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
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<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
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@ -4,7 +4,6 @@
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</a>
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<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 53. 最大子序和
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[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/)
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@ -12,17 +11,21 @@
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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。
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示例:
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* 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
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* 输出: 6
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* 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。
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||||
- 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
|
||||
- 输出: 6
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||||
- 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法的巧妙需要慢慢体会！LeetCode：53. 最大子序和](https://www.bilibili.com/video/BV1aY4y1Z7ya)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 暴力解法
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暴力解法的思路，第一层 for 就是设置起始位置，第二层 for 循环遍历数组寻找最大值
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* 时间复杂度：O(n^2)
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* 空间复杂度：O(1)
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- 时间复杂度：O(n^2)
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- 空间复杂度：O(1)
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```CPP
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class Solution {
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@ -56,12 +59,10 @@ public:
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**局部最优的情况下，并记录最大的“连续和”，可以推出全局最优**。
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从代码角度上来讲：遍历 nums，从头开始用 count 累积，如果 count 一旦加上 nums[i]变为负数，那么就应该从 nums[i+1]开始从 0 累积 count 了，因为已经变为负数的 count，只会拖累总和。
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||||
**这相当于是暴力解法中的不断调整最大子序和区间的起始位置**。
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**那有同学问了，区间终止位置不用调整么？ 如何才能得到最大“连续和”呢？**
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区间的终止位置，其实就是如果 count 取到最大值了，及时记录下来了。例如如下代码：
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@ -98,19 +99,17 @@ public:
|
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};
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```
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* 时间复杂度：O(n)
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* 空间复杂度：O(1)
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- 时间复杂度：O(n)
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- 空间复杂度：O(1)
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当然题目没有说如果数组为空，应该返回什么，所以数组为空的话返回啥都可以了。
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## 常见误区
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误区一：
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不少同学认为 如果输入用例都是-1，或者 都是负数，这个贪心算法跑出来的结果是 0， 这是**又一次证明脑洞模拟不靠谱的经典案例**，建议大家把代码运行一下试一试，就知道了，也会理解 为什么 result 要初始化为最小负数了。
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误区二：
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大家在使用贪心算法求解本题，经常陷入的误区，就是分不清，是遇到 负数就选择起始位置，还是连续和为负选择起始位置。
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@ -123,8 +122,6 @@ public:
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其实并不会，因为还有一个变量 result 一直在更新 最大的连续和，只要有更大的连续和出现，result 就更新了，那么 result 已经把 4 更新了，后面 连续和变成 3，也不会对最后结果有影响。
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## 动态规划
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当然本题还可以用动态规划来做，当前[「代码随想录」](https://img-blog.csdnimg.cn/20201124161234338.png)主要讲解贪心系列，后续到动态规划系列的时候会详细讲解本题的 dp 方法。
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@ -148,8 +145,8 @@ public:
|
||||
};
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```
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* 时间复杂度：O(n)
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||||
* 空间复杂度：O(n)
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- 时间复杂度：O(n)
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||||
- 空间复杂度：O(n)
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## 总结
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@ -159,8 +156,8 @@ public:
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## 其他语言版本
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### Java
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```java
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class Solution {
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||||
public int maxSubArray(int[] nums) {
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||||
@ -201,6 +198,7 @@ class Solution {
|
||||
```
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||||
|
||||
### Python
|
||||
|
||||
```python
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||||
class Solution:
|
||||
def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
|
||||
@ -233,6 +231,7 @@ func maxSubArray(nums []int) int {
|
||||
```
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||||
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||||
### Rust
|
||||
|
||||
```rust
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||||
pub fn max_sub_array(nums: Vec<i32>) -> i32 {
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||||
let mut max_sum = i32::MIN;
|
||||
@ -247,6 +246,7 @@ pub fn max_sub_array(nums: Vec<i32>) -> i32 {
|
||||
```
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||||
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||||
### Javascript:
|
||||
|
||||
```Javascript
|
||||
var maxSubArray = function(nums) {
|
||||
let result = -Infinity
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||||
@ -264,9 +264,10 @@ var maxSubArray = function(nums) {
|
||||
};
|
||||
```
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||||
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||||
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||||
### C:
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贪心：
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```c
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||||
int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
|
||||
int maxVal = INT_MIN;
|
||||
@ -286,6 +287,7 @@ int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划：
|
||||
|
||||
```c
|
||||
/**
|
||||
* 解题思路：动态规划：
|
||||
@ -332,7 +334,7 @@ function maxSubArray(nums: number[]): number {
|
||||
if (curSum < 0) curSum = 0;
|
||||
}
|
||||
return resMax;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**动态规划**
|
||||
@ -350,7 +352,7 @@ function maxSubArray(nums: number[]): number {
|
||||
resMax = Math.max(resMax, dp[i]);
|
||||
}
|
||||
return resMax;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Scala
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@ -4,7 +4,6 @@
|
||||
</a>
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<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 55. 跳跃游戏
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[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/jump-game/)
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@ -16,15 +15,20 @@
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判断你是否能够到达最后一个位置。
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示例 1:
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* 输入: [2,3,1,1,4]
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||||
* 输出: true
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||||
* 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。
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||||
- 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:
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||||
* 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。
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||||
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||||
- 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。
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，怎么跳跃不重要，关键在覆盖范围 | LeetCode：55.跳跃游戏](https://www.bilibili.com/video/BV1VG4y1X7kB)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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@ -46,7 +50,6 @@
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如图：
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i 每次移动只能在 cover 的范围内移动，每移动一个元素，cover 得到该元素数值（新的覆盖范围）的补充，让 i 继续移动下去。
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@ -71,6 +74,7 @@ public:
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
```
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## 总结
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||||
这道题目关键点在于：不用拘泥于每次究竟跳几步，而是看覆盖范围，覆盖范围内一定是可以跳过来的，不用管是怎么跳的。
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@ -83,8 +87,8 @@ public:
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## 其他语言版本
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### Java
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```Java
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class Solution {
|
||||
public boolean canJump(int[] nums) {
|
||||
@ -106,6 +110,7 @@ class Solution {
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Python
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
|
||||
@ -156,8 +161,6 @@ func max(a, b int ) int {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### Javascript
|
||||
|
||||
```Javascript
|
||||
@ -196,6 +199,7 @@ impl Solution {
|
||||
```
|
||||
|
||||
### C
|
||||
|
||||
```c
|
||||
#define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
|
||||
|
||||
@ -217,7 +221,6 @@ bool canJump(int* nums, int numsSize){
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
### TypeScript
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
@ -230,10 +233,11 @@ function canJump(nums: number[]): boolean {
|
||||
cur++;
|
||||
}
|
||||
return false;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Scala
|
||||
|
||||
```scala
|
||||
object Solution {
|
||||
def canJump(nums: Array[Int]): Boolean = {
|
||||
@ -250,7 +254,6 @@ object Solution {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
|
||||
<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>
|
||||
|
||||
@ -22,6 +22,9 @@
|
||||
* 解释: 区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。
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||||
* 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。
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||||
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||||
# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，合并区间有细节！LeetCode：56.合并区间](https://www.bilibili.com/video/BV1wx4y157nD)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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||||
## 思路
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@ -4,7 +4,6 @@
|
||||
</a>
|
||||
<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 122.买卖股票的最佳时机 II
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||||
[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/)
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||||
@ -15,32 +14,39 @@
|
||||
|
||||
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）。
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||||
|
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||||
示例 1:
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* 输入: [7,1,5,3,6,4]
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||||
* 输出: 7
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||||
* 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 。
|
||||
|
||||
- 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。
|
||||
|
||||
- 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。
|
||||
|
||||
- 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。
|
||||
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提示：
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* 1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
|
||||
* 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4
|
||||
|
||||
- 1 <= prices.length <= 3 \* 10 ^ 4
|
||||
- 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4
|
||||
|
||||
# 视频讲解
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||||
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||||
**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法也能解决股票问题！LeetCode：122.买卖股票最佳时机 II](https://www.bilibili.com/video/BV1ev4y1C7na)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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本题首先要清楚两点：
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* 只有一只股票！
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* 当前只有买股票或者卖股票的操作
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||||
- 只有一只股票！
|
||||
- 当前只有买股票或者卖股票的操作
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||||
|
||||
想获得利润至少要两天为一个交易单元。
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@ -62,7 +68,6 @@
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||||
如图：
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||||
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||||
一些同学陷入：第一天怎么就没有利润呢，第一天到底算不算的困惑中。
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||||
@ -92,8 +97,8 @@ public:
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
* 时间复杂度：O(n)
|
||||
* 空间复杂度：O(1)
|
||||
- 时间复杂度：O(n)
|
||||
- 空间复杂度：O(1)
|
||||
|
||||
### 动态规划
|
||||
|
||||
@ -119,8 +124,8 @@ public:
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
* 时间复杂度：$O(n)$
|
||||
* 空间复杂度：$O(n)$
|
||||
- 时间复杂度：$O(n)$
|
||||
- 空间复杂度：$O(n)$
|
||||
|
||||
## 总结
|
||||
|
||||
@ -137,6 +142,7 @@ public:
|
||||
### Java:
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||||
|
||||
贪心:
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// 贪心思路
|
||||
class Solution {
|
||||
@ -151,6 +157,7 @@ class Solution {
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划:
|
||||
|
||||
```java
|
||||
class Solution { // 动态规划
|
||||
public int maxProfit(int[] prices) {
|
||||
@ -173,7 +180,9 @@ class Solution { // 动态规划
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Python:
|
||||
|
||||
贪心:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
|
||||
@ -184,6 +193,7 @@ class Solution:
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
|
||||
@ -200,6 +210,7 @@ class Solution:
|
||||
### Go:
|
||||
|
||||
贪心算法
|
||||
|
||||
```go
|
||||
func maxProfit(prices []int) int {
|
||||
var sum int
|
||||
@ -212,7 +223,9 @@ func maxProfit(prices []int) int {
|
||||
return sum
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划
|
||||
|
||||
```go
|
||||
func maxProfit(prices []int) int {
|
||||
dp := make([][]int, len(prices))
|
||||
@ -239,6 +252,7 @@ func max(a, b int) int {
|
||||
### Javascript:
|
||||
|
||||
贪心
|
||||
|
||||
```Javascript
|
||||
var maxProfit = function(prices) {
|
||||
let result = 0
|
||||
@ -250,6 +264,7 @@ var maxProfit = function(prices) {
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
const maxProfit = (prices) => {
|
||||
let dp = Array.from(Array(prices.length), () => Array(2).fill(0));
|
||||
@ -283,7 +298,7 @@ function maxProfit(prices: number[]): number {
|
||||
resProfit += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0);
|
||||
}
|
||||
return resProfit;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划
|
||||
@ -304,6 +319,7 @@ function maxProfit(prices: number[]): number {
|
||||
### Rust
|
||||
|
||||
贪心：
|
||||
|
||||
```Rust
|
||||
impl Solution {
|
||||
fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
|
||||
@ -320,6 +336,7 @@ impl Solution {
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划：
|
||||
|
||||
```Rust
|
||||
impl Solution {
|
||||
fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
|
||||
@ -339,7 +356,9 @@ impl Solution {
|
||||
```
|
||||
|
||||
### C:
|
||||
|
||||
贪心：
|
||||
|
||||
```c
|
||||
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
||||
int result = 0;
|
||||
@ -355,6 +374,7 @@ int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划：
|
||||
|
||||
```c
|
||||
#define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
|
||||
|
||||
@ -379,6 +399,7 @@ int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
||||
### Scala
|
||||
|
||||
贪心:
|
||||
|
||||
```scala
|
||||
object Solution {
|
||||
def maxProfit(prices: Array[Int]): Int = {
|
||||
|
||||
@ -45,6 +45,10 @@
|
||||
* 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。
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||||
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# 视频讲解
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||||
**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，得这么加油才能跑完全程！LeetCode ：134.加油站](https://www.bilibili.com/video/BV1jA411r7WX)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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||||
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||||
## 暴力方法
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@ -28,6 +28,10 @@
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* 输出: 4
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* 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。
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# 视频讲解
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||||
**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，两者兼顾很容易顾此失彼！LeetCode：135.分发糖果](https://www.bilibili.com/video/BV1ev4y1r7wN)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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||||
## 思路
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@ -4,7 +4,6 @@
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</a>
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<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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||||
> 本周讲解了[贪心理论基础](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)，以及第一道贪心的题目：[贪心算法：分发饼干](https://programmercarl.com/0455.分发饼干.html)，可能会给大家一种贪心算法比较简单的错觉，好了，接下来几天的题目难度要上来了，哈哈。
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||||
# 376. 摆动序列
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||||
@ -18,18 +17,25 @@
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||||
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。
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示例 1:
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* 输入: [1,7,4,9,2,5]
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||||
* 输出: 6
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||||
* 解释: 整个序列均为摆动序列。
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||||
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||||
- 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:
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||||
* 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]。
|
||||
|
||||
- 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:
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||||
* 输入: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
|
||||
* 输出: 2
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|
||||
- 输入: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
|
||||
- 输出: 2
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||||
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||||
# 视频讲解
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||||
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||||
**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，寻找摆动有细节！| LeetCode：376.摆动序列](https://www.bilibili.com/video/BV17M411b7NS)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
|
||||
|
||||
## 思路 1（贪心解法）
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||||
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||||
@ -81,10 +87,8 @@
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||||
所以我们记录峰值的条件应该是： `(preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)`，为什么这里允许 prediff == 0 ，就是为了 上面我说的这种情况。
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||||
### 情况二：数组首尾两端
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||||
所以本题统计峰值的时候，数组最左面和最右面如果统计呢？
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||||
题目中说了，如果只有两个不同的元素，那摆动序列也是 2。
|
||||
@ -130,8 +134,9 @@ public:
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
* 时间复杂度：O(n)
|
||||
* 空间复杂度：O(1)
|
||||
|
||||
- 时间复杂度：O(n)
|
||||
- 空间复杂度：O(1)
|
||||
|
||||
此时大家是不是发现 以上代码提交也不能通过本题？
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||||
|
||||
@ -188,13 +193,13 @@ public:
|
||||
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||||
很容易可以发现，对于我们当前考虑的这个数，要么是作为山峰（即 nums[i] > nums[i-1]），要么是作为山谷（即 nums[i] < nums[i - 1]）。
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||||
|
||||
* 设dp状态`dp[i][0]`，表示考虑前i个数，第i个数作为山峰的摆动子序列的最长长度
|
||||
* 设dp状态`dp[i][1]`，表示考虑前i个数，第i个数作为山谷的摆动子序列的最长长度
|
||||
- 设 dp 状态`dp[i][0]`，表示考虑前 i 个数，第 i 个数作为山峰的摆动子序列的最长长度
|
||||
- 设 dp 状态`dp[i][1]`，表示考虑前 i 个数，第 i 个数作为山谷的摆动子序列的最长长度
|
||||
|
||||
则转移方程为：
|
||||
|
||||
* `dp[i][0] = max(dp[i][0], dp[j][1] + 1)`，其中`0 < j < i`且`nums[j] < nums[i]`，表示将nums[i]接到前面某个山谷后面，作为山峰。
|
||||
* `dp[i][1] = max(dp[i][1], dp[j][0] + 1)`，其中`0 < j < i`且`nums[j] > nums[i]`，表示将nums[i]接到前面某个山峰后面，作为山谷。
|
||||
- `dp[i][0] = max(dp[i][0], dp[j][1] + 1)`，其中`0 < j < i`且`nums[j] < nums[i]`，表示将 nums[i]接到前面某个山谷后面，作为山峰。
|
||||
- `dp[i][1] = max(dp[i][1], dp[j][0] + 1)`，其中`0 < j < i`且`nums[j] > nums[i]`，表示将 nums[i]接到前面某个山峰后面，作为山谷。
|
||||
|
||||
初始状态：
|
||||
|
||||
@ -223,28 +228,25 @@ public:
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
* 时间复杂度：O(n^2)
|
||||
* 空间复杂度：O(n)
|
||||
- 时间复杂度：O(n^2)
|
||||
- 空间复杂度：O(n)
|
||||
|
||||
**进阶**
|
||||
|
||||
可以用两棵线段树来维护区间的最大值
|
||||
|
||||
* 每次更新`dp[i][0]`，则在`tree1`的`nums[i]`位置值更新为`dp[i][0]`
|
||||
* 每次更新`dp[i][1]`，则在`tree2`的`nums[i]`位置值更新为`dp[i][1]`
|
||||
* 则dp转移方程中就没有必要j从0遍历到i-1，可以直接在线段树中查询指定区间的值即可。
|
||||
- 每次更新`dp[i][0]`，则在`tree1`的`nums[i]`位置值更新为`dp[i][0]`
|
||||
- 每次更新`dp[i][1]`，则在`tree2`的`nums[i]`位置值更新为`dp[i][1]`
|
||||
- 则 dp 转移方程中就没有必要 j 从 0 遍历到 i-1，可以直接在线段树中查询指定区间的值即可。
|
||||
|
||||
时间复杂度：O(nlog n)
|
||||
|
||||
空间复杂度：O(n)
|
||||
|
||||
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||||
|
||||
|
||||
## 其他语言版本
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||||
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||||
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||||
### Java
|
||||
|
||||
```Java
|
||||
class Solution {
|
||||
public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
|
||||
@ -270,6 +272,7 @@ class Solution {
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
```java
|
||||
// DP
|
||||
class Solution {
|
||||
@ -360,6 +363,7 @@ class Solution:
|
||||
### Go
|
||||
|
||||
**贪心**
|
||||
|
||||
```go
|
||||
func wiggleMaxLength(nums []int) int {
|
||||
n := len(nums)
|
||||
@ -383,6 +387,7 @@ func wiggleMaxLength(nums []int) int {
|
||||
```
|
||||
|
||||
**动态规划**
|
||||
|
||||
```go
|
||||
func wiggleMaxLength(nums []int) int {
|
||||
n := len(nums)
|
||||
@ -420,7 +425,9 @@ func max(a, b int) int {
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Javascript
|
||||
|
||||
**贪心**
|
||||
|
||||
```Javascript
|
||||
var wiggleMaxLength = function(nums) {
|
||||
if(nums.length <= 1) return nums.length
|
||||
@ -437,7 +444,9 @@ var wiggleMaxLength = function(nums) {
|
||||
return result
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
**动态规划**
|
||||
|
||||
```Javascript
|
||||
var wiggleMaxLength = function(nums) {
|
||||
if (nums.length === 1) return 1;
|
||||
@ -458,7 +467,9 @@ var wiggleMaxLength = function(nums) {
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Rust
|
||||
|
||||
**贪心**
|
||||
|
||||
```Rust
|
||||
impl Solution {
|
||||
pub fn wiggle_max_length(nums: Vec<i32>) -> i32 {
|
||||
@ -504,6 +515,7 @@ impl Solution {
|
||||
```
|
||||
|
||||
### C
|
||||
|
||||
**贪心**
|
||||
|
||||
```c
|
||||
@ -568,8 +580,6 @@ int wiggleMaxLength(int* nums, int numsSize){
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### TypeScript
|
||||
|
||||
**贪心**
|
||||
@ -583,16 +593,13 @@ function wiggleMaxLength(nums: number[]): number {
|
||||
let count: number = 1;
|
||||
for (let i = 1; i < length; i++) {
|
||||
curDiff = nums[i] - nums[i - 1];
|
||||
if (
|
||||
(preDiff <= 0 && curDiff > 0) ||
|
||||
(preDiff >= 0 && curDiff < 0)
|
||||
) {
|
||||
if ((preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)) {
|
||||
preDiff = curDiff;
|
||||
count++;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return count;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**动态规划**
|
||||
@ -601,7 +608,7 @@ function wiggleMaxLength(nums: number[]): number {
|
||||
function wiggleMaxLength(nums: number[]): number {
|
||||
const length: number = nums.length;
|
||||
if (length <= 1) return length;
|
||||
const dp: number[][] = new Array(length).fill(0).map(_ => []);
|
||||
const dp: number[][] = new Array(length).fill(0).map((_) => []);
|
||||
dp[0][0] = 1; // 第一个数作为波峰
|
||||
dp[0][1] = 1; // 第一个数作为波谷
|
||||
for (let i = 1; i < length; i++) {
|
||||
@ -615,7 +622,7 @@ function wiggleMaxLength(nums: number[]): number {
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return Math.max(dp[length - 1][0], dp[length - 1][1]);
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Scala
|
||||
|
||||
@ -37,6 +37,10 @@
|
||||
|
||||
题目数据确保队列可以被重建
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||||
|
||||
# 视频讲解
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||||
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||||
**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，不要两边一起贪，会顾此失彼 | LeetCode：406.根据身高重建队列](https://www.bilibili.com/video/BV1EA411675Y)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
|
||||
|
||||
## 思路
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||||
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||||
本题有两个维度，h和k，看到这种题目一定要想如何确定一个维度，然后再按照另一个维度重新排列。
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||||
|
||||
@ -30,6 +30,10 @@
|
||||
* 输出: 0
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||||
* 解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。
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||||
|
||||
# 视频讲解
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||||
|
||||
**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，依然是判断重叠区间 | LeetCode：435.无重叠区间](https://www.bilibili.com/video/BV1A14y1c7E1)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
|
||||
|
||||
## 思路
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||||
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||||
**相信很多同学看到这道题目都冥冥之中感觉要排序，但是究竟是按照右边界排序，还是按照左边界排序呢？**
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||||
|
||||
@ -42,6 +42,10 @@
|
||||
* points[i].length == 2
|
||||
* -2^31 <= xstart < xend <= 2^31 - 1
|
||||
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||||
# 视频讲解
|
||||
|
||||
**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，判断重叠区间问题 | LeetCode：452.用最少数量的箭引爆气球](https://www.bilibili.com/video/BV1SA41167xe)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
|
||||
|
||||
## 思路
|
||||
|
||||
如何使用最少的弓箭呢？
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,6 @@
|
||||
</a>
|
||||
<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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||||
|
||||
|
||||
# 455.分发饼干
|
||||
|
||||
[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/assign-cookies/)
|
||||
@ -14,21 +13,26 @@
|
||||
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:
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||||
* 输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
|
||||
* 输出: 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
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* 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.
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- 输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
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- 输出: 2
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- 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.
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提示：
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* 1 <= g.length <= 3 * 10^4
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* 0 <= s.length <= 3 * 10^4
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* 1 <= g[i], s[j] <= 2^31 - 1
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- 1 <= g.length <= 3 \* 10^4
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- 0 <= s.length <= 3 \* 10^4
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- 1 <= g[i], s[j] <= 2^31 - 1
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，你想先喂哪个小孩？| LeetCode：455.分发饼干](https://www.bilibili.com/video/BV1MM411b7cq)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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@ -46,10 +50,8 @@
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这个例子可以看出饼干 9 只有喂给胃口为 7 的小孩，这样才是整体最优解，并想不出反例，那么就可以撸代码了。
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C++代码整体如下：
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```CPP
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@ -78,7 +80,6 @@ public:
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有的同学看到要遍历两个数组，就想到用两个 for 循环，那样逻辑其实就复杂了。
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### 注意事项
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注意版本一的代码中，可以看出来，是先遍历的胃口，在遍历的饼干，那么可不可以 先遍历 饼干，在遍历胃口呢？
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@ -95,7 +96,6 @@ if 里的 index 指向 胃口 10， for里的i指向饼干9，因为 饼干9 满
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所以 一定要 for 控制 胃口，里面的 if 控制饼干。
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### 其他思路
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**也可以换一个思路，小饼干先喂饱小胃口**
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@ -131,8 +131,8 @@ public:
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## 其他语言版本
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### Java
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```java
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class Solution {
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// 思路1：优先考虑饼干，小饼干先喂饱小胃口
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@ -151,6 +151,7 @@ class Solution {
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}
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}
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```
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```java
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class Solution {
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// 思路2：优先考虑胃口，先喂饱大胃口
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@ -172,6 +173,7 @@ class Solution {
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```
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### Python
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```python
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class Solution:
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# 思路1：优先考虑小胃口
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@ -184,6 +186,7 @@ class Solution:
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res += 1
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||||
return res
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```
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||||
```python
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class Solution:
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# 思路2：优先考虑大胃口
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@ -199,6 +202,7 @@ class Solution:
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```
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### Go
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```golang
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//排序后，局部最优
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||||
func findContentChildren(g []int, s []int) int {
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||||
@ -218,6 +222,7 @@ func findContentChildren(g []int, s []int) int {
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||||
```
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||||
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||||
### Rust
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```rust
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||||
pub fn find_content_children(mut children: Vec<i32>, mut cookie: Vec<i32>) -> i32 {
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||||
children.sort();
|
||||
@ -236,21 +241,21 @@ pub fn find_content_children(mut children: Vec<i32>, mut cookie: Vec<i32>) -> i3
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||||
```
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||||
### Javascript
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||||
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```js
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||||
var findContentChildren = function (g, s) {
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||||
g = g.sort((a, b) => a - b)
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||||
s = s.sort((a, b) => a - b)
|
||||
let result = 0
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||||
let index = s.length - 1
|
||||
g = g.sort((a, b) => a - b);
|
||||
s = s.sort((a, b) => a - b);
|
||||
let result = 0;
|
||||
let index = s.length - 1;
|
||||
for (let i = g.length - 1; i >= 0; i--) {
|
||||
if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) {
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result++
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||||
index--
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||||
result++;
|
||||
index--;
|
||||
}
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||||
}
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||||
return result
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||||
return result;
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||||
};
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||||
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||||
```
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### TypeScript
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||||
@ -273,7 +278,7 @@ function findContentChildren(g: number[], s: number[]): number {
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||||
curChild--;
|
||||
}
|
||||
return resCount;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
```typescript
|
||||
@ -292,7 +297,7 @@ function findContentChildren(g: number[], s: number[]): number {
|
||||
curCookie++;
|
||||
}
|
||||
return curChild;
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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### C
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@ -26,6 +26,10 @@
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说明: N 是在 [0, 10^9] 范围内的一个整数。
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，思路不难想，但代码不好写！LeetCode:738.单调自增的数字](https://www.bilibili.com/video/BV1Kv4y1x7tP)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 暴力解法
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@ -24,6 +24,10 @@
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* S的长度在[1, 500]之间。
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* S只包含小写字母 'a' 到 'z' 。
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，寻找最远的出现位置！ LeetCode：763.划分字母区间](https://www.bilibili.com/video/BV18G4y1K7d5)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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一想到分割字符串就想到了回溯，但本题其实不用回溯去暴力搜索。
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@ -50,6 +50,10 @@
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* 0 <= bills.length <= 10000
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* bills[i] 不是 5 就是 10 或是 20
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，看上去复杂，其实逻辑都是固定的！LeetCode：860.柠檬水找零](https://www.bilibili.com/video/BV12x4y1j7DD)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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这是前几天的leetcode每日一题，感觉不错，给大家讲一下。
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@ -38,6 +38,10 @@
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* 给定树的节点数的范围是 [1, 1000]。
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* 每个节点的值都是 0。
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，二叉树与贪心的结合，有点难...... LeetCode:968.监督二叉树](https://www.bilibili.com/video/BV1SA411U75i)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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@ -34,6 +34,10 @@
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* 1 <= K <= 10000
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* -100 <= A[i] <= 100
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法，这不就是常识？还能叫贪心？LeetCode：1005.K次取反后最大化的数组和](https://www.bilibili.com/video/BV138411G7LY)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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本题思路其实比较好想了，如何可以让数组和最大呢？
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Reference in New Issue
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