dif里,在此过程中顺便去掉差值为0的情况。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dif不为空,把dif[0]放到result里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)result里的值全都是差值,为了返回最长摆动序列,需要给len(result)加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
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
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
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)
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。
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
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