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  • 想要精通算法和SQL的成长之路 - 分发糖果


    想要精通算法和SQL的成长之路 - 分发糖果

    • 前言
    • 一. 分发糖果
      • 1.1 贪心法分析
      • 1.2 最终完整代码

    前言

    想要精通算法和SQL的成长之路 - 系列导航

    一. 分发糖果

    原题链接

    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。

    1.1 贪心法分析

    思路:我们用candy[i]代表这个孩子拥有的糖果数。初始化时,每个小朋友有一个糖果。

    int[] candy = new int[ratings.length];
    Arrays.fill(candy, 1);
    
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    先从左往右遍历:

    • 只考虑右侧评分大于左侧评分的孩子,给他多分一个糖果。(局部最优)
    • 此时能保证,相邻的两个孩子,右侧孩子的糖果数一定 >= 左侧孩子的糖果数。
    • 如果右侧孩子评分更高,那么他的糖果数应该是左侧孩子的糖果数candy[i] + 1。
    for (int i = 0; i < ratings.length - 1; i++) {
        // 右侧孩子评分比左侧孩子高
        if (ratings[i + 1] > ratings[i]) {
            candy[i + 1] = candy[i] + 1;
        }
    }
    
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    再从右往左遍历:

    • 只考虑左侧评分大于右侧评分的孩子。那么此时需要保证左侧孩子的糖果数一定要保证比右侧大。(局部最优)

    那么此时有两种可能:

    • 第一种:candy[i](左侧) < candy[i+1](右侧),那么左侧孩子的的糖果数应该是candy[i+1]+1。
    • 第二种:candy[i](左侧) > candy[i+1](右侧),那么左侧孩子的的糖果数应该是candy[i]。因为已经满足条件了,不用再给他了。

    总结就是candy[i] = Math.max(candy[i],candy[i+1]+1)

    for (int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {
        // 左侧孩子评分比右侧孩子高
        if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
            candy[i] = Math.max(candy[i], candy[i + 1] + 1);
        }
    }
    
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    同时满足两个局部最优,那么最终结果就是全局最优了。

    1.2 最终完整代码

    public int candy(int[] ratings) {
        int[] candy = new int[ratings.length];
        // 初始化糖果,让每个孩子都至少有1个。
        Arrays.fill(candy, 1);
        // 第一次从左往右遍历
        for (int i = 0; i < ratings.length - 1; i++) {
            // 右侧孩子评分比左侧孩子高
            if (ratings[i + 1] > ratings[i]) {
                candy[i + 1] = candy[i] + 1;
            }
        }
        // 第二次从右往左遍历
        for (int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {
            // 左侧孩子评分比右侧孩子高
            if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
                candy[i] = Math.max(candy[i], candy[i + 1] + 1);
            }
        }
        return Arrays.stream(candy).sum();
    }
    
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