• 代码随想录 - Day37 - 贪心算法


    代码随想录 - Day37 - 贪心算法

    376. 摆动序列

    1. 排除只有一个数的情况
    2. 把差值全部求出来放到dif里,在此过程中顺便去掉差值为0的情况。
    3. 如果dif为空,说明里面所有差值为0,那么最长摆动序列只能是1,直接返回
    4. 如果dif不为空,把dif[0]放到result
    5. 根据result的最后一个值,判断要不要把接下来的dif[i]放进去(按照正负交替的顺序)
    6. 最终得到的result里的值全都是差值,为了返回最长摆动序列,需要给len(result)1

    这道题不同情况有点多,错了三次才改出最终代码

    class Solution:
        def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
            if len(nums) == 1:
                return 1
            dif = []
            for i in range(1, len(nums)):
                t = nums[i] - nums[i - 1]
                if t != 0:
                    dif.append(t)
            if dif == []:
                return 1
            else:
                result = [dif[0]]
            for i in range(1, len(dif)):
                if result[len(result) - 1] > 0 and dif[i] < 0:
                    result.append(dif[i])
                elif result[len(result) - 1] < 0 and dif[i] > 0:
                    result.append(dif[i])
            return len(result) + 1
    
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    看了一下题解,他是直接在遍历的过程中求差值+比较,我是先统一求差值,再进行比较。
    第二种方法是动态规划,目前暂时看不懂,后面做到动态规划题再说

    53. 最大子数组和

    本来想用数组记录具有最大和的连续子数组,后面发现遇到只有负数的情况就行不通。
    还是得用这个方法:

    class Solution:
        def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
            maxSum = float('-inf')
            cnt = 0
            for i in range(len(nums)):
                cnt += nums[i]
                if cnt > maxSum:
                    maxSum = cnt
                if cnt <= 0:
                    cnt = 0
            return maxSum
    
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    122.买卖股票的最佳时机 II

    关键点在于分解利润。
    假如第 0 天买入,第 3 天卖出,那么利润为:prices[3] - prices[0]
    相当于(prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) + (prices[1] - prices[0])
    此时就是把利润分解为每天为单位的维度,而不是从 0 天到第 3 天整体去考虑!
    那么根据 prices 可以得到每天的利润序列:(prices[i] - prices[i - 1]).....(prices[1] - prices[0])
    最后将所有的正利润加起来就可以了。

    class Solution:
        def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
            liRun = []
            for i in range(1, len(prices)):
                t = prices[i] - prices[i - 1]
                if t > 0:
                    liRun.append(t)
            return sum(liRun)        
    
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    思维要灵活啊,不要傻傻的想着先找个买入点再找个卖出点再循环往复。

    55. 跳跃游戏

    不拘泥每次跳几步,而是看覆盖范围,覆盖范围内一定是可以跳过来的。
    要注意,数组中每个元素代表的是从该位置可以跳跃的的最大长度,而不是必须跳这个长度。

    class Solution:
        def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
            cover = 0
            if len(nums) == 1:
                return True
            i = 0
            while i <= cover:
                cover = max(i + nums[i], cover)
                if cover >= len(nums) - 1:
                    return True
                i += 1
            return False
    
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    for循环的写法

    class Solution:
        def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
            cover = 0
            if len(nums) == 1: return True
            for i in range(len(nums)):
                if i <= cover:
                    cover = max(i + nums[i], cover)
                    if cover >= len(nums) - 1: return True
            return False
    
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    暂时到这,等会看看go 下午去看看宣讲会,晚上有空再看别的题,没空就这样了
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_51762665/article/details/132865071