• 代码随想录算法训练营第三十三天丨 贪心算法part04


    860.柠檬水找零

    思路

    这道题目刚一看,可能会有点懵,这要怎么找零才能保证完成全部账单的找零呢?

    但仔细一琢磨就会发现,可供我们做判断的空间非常少!

    只需要维护三种金额的数量,5,10和20。

    有如下三种情况:

    • 情况一:账单是5,直接收下。
    • 情况二:账单是10,消耗一个5,增加一个10
    • 情况三:账单是20,优先消耗一个10和一个5,如果不够,再消耗三个5

    此时大家就发现 情况一,情况二,都是固定策略,都不用我们来做分析了,而唯一不确定的其实在情况三。

    而情况三逻辑也不复杂甚至感觉纯模拟就可以了,其实情况三这里是有贪心的。

    账单是20的情况,为什么要优先消耗一个10和一个5呢?

    因为美元10只能给账单20找零,而美元5可以给账单10和账单20找零,美元5更万能!

    所以局部最优:遇到账单20,优先消耗美元10,完成本次找零。全局最优:完成全部账单的找零。

    1. class Solution {
    2. public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
    3. int five = 0;
    4. int ten = 0;
    5. for (int i = 0; i < bills.length; i++) {
    6. int bill = bills[i];
    7. if (bill == 5) {
    8. five++;
    9. }
    10. if (bill == 10) {
    11. five--;
    12. ten++;
    13. }
    14. if (bill == 20) {
    15. if (ten > 0) {
    16. five--;
    17. ten--;
    18. } else {
    19. five -= 3;
    20. }
    21. }
    22. if (five<0||ten<0){
    23. return false;
    24. }
    25. }
    26. return true;
    27. }
    28. }

    406.根据身高重建队列

    思路

    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。

    135. 分发糖果 (opens new window)卡哥强调过一次,遇到两个维度权衡的时候,一定要先确定一个维度,再确定另一个维度。

    如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼

    对于本题困惑的点是先确定k还是先确定h呢,也就是究竟先按h排序呢,还是先按照k排序呢?

    如果按照k来从小到大排序,排完之后,会发现k的排列并不符合条件,身高也不符合条件,两个维度哪一个都没确定下来。

    那么按照身高h来排序呢,身高一定是从大到小排(身高相同的话则k小的站前面),让高个子在前面。

    此时我们可以确定一个维度了,就是身高,前面的节点一定都比本节点高!

    那么只需要按照 k 为下标重新插入队列就可以了,为什么呢?

    以图中{5,2} 为例:

    406.根据身高重建队列

    按照身高排序之后,优先按身高高的people的k来插入,后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点,最终按照k的规则完成了队列。

    所以在按照身高从大到小排序后:

    局部最优:优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性

    全局最优:最后都做完插入操作,整个队列满足题目队列属性

    局部最优可推出全局最优,找不出反例,那就试试贪心。

    怎么知道局部最优就可以推出全局最优呢? 有数学证明么?

    在贪心系列开篇词关于贪心算法,你该了解这些! (opens new window)中,卡哥已经讲过了这个问题了。

    刷题或者面试的时候,手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优,而且想不到反例,那么就试一试贪心,至于严格的数学证明,就不在讨论范围内了。

    如果没有读过关于贪心算法,你该了解这些! (opens new window)建议读一下,相信对贪心就有初步的了解了。

    回归本题,整个插入过程如下:

    排序完的people: [[7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2],[4,4]]

    插入的过程:

    • 插入[7,0]:[[7,0]]
    • 插入[7,1]:[[7,0],[7,1]]
    • 插入[6,1]:[[7,0],[6,1],[7,1]]
    • 插入[5,0]:[[5,0],[7,0],[6,1],[7,1]]
    • 插入[5,2]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[7,1]]
    • 插入[4,4]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

    此时就按照题目的要求完成了重新排列。

    1. class Solution {
    2. public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
    3. // 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)
    4. Arrays.sort(people, (a, b) -> {
    5. if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1]; // a - b 是升序排列,故在a[0] == b[0]的狀況下,会根据k值升序排列
    6. return b[0] - a[0]; //b - a 是降序排列,在a[0] != b[0],的状况会根据h值降序排列
    7. });
    8. LinkedList<int[]> queue = new LinkedList<>();
    9. for (int[] person : people) {
    10. //Linkedlist.add(index, value),会将value插入到指定index里。
    11. queue.add(person[1],person);
    12. }
    13. return queue.toArray(new int[people.length][]);
    14. }
    15. }

    452. 用最少数量的箭引爆气球

    思路

    如何使用最少的弓箭呢?

    直觉上来看,貌似只射重叠最多的气球,用的弓箭一定最少,那么有没有当前重叠了三个气球,我射两个,留下一个和后面的一起射这样弓箭用的更少的情况呢?

    尝试一下举反例,发现没有这种情况。

    那么就试一试贪心吧!局部最优:当气球出现重叠,一起射,所用弓箭最少。全局最优:把所有气球射爆所用弓箭最少。

    算法确定下来了,那么如何模拟气球射爆的过程呢?是在数组中移除元素还是做标记呢?

    如果真实的模拟射气球的过程,应该射一个,气球数组就remove一个元素,这样最直观,毕竟气球被射了。

    但仔细思考一下就发现:如果把气球排序之后,从前到后遍历气球,被射过的气球仅仅跳过就行了,没有必要让气球数组remove气球,只要记录一下箭的数量就可以了。

    以上为思考过程,已经确定下来使用贪心了,那么开始解题。

    为了让气球尽可能的重叠,需要对数组进行排序

    那么按照气球起始位置排序,还是按照气球终止位置排序呢?

    其实都可以!只不过对应的遍历顺序不同,我就按照气球的起始位置排序了。

    既然按照起始位置排序,那么就从前向后遍历气球数组,靠左尽可能让气球重复。

    从前向后遍历遇到重叠的气球了怎么办?

    如果气球重叠了,重叠气球中右边边界的最小值 之前的区间一定需要一个弓箭

    以题目示例: [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]为例,如图:(方便起见,已经排序)

    452.用最少数量的箭引爆气球

    可以看出首先第一组重叠气球,一定是需要一个箭,气球3,的左边界大于了 第一组重叠气球的最小右边界,所以再需要一支箭来射气球3了。

    代码如下:

    1. class Solution {
    2. public int findMinArrowShots(int[][] points) {
    3. //怎么判断是否有重叠
    4. // 根据气球直径的开始坐标从小到大排序
    5. // 使用Integer内置比较方法,不会溢出
    6. Arrays.sort(points, (a, b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));
    7. // points 不为空至少需要一支箭
    8. int res = 1;
    9. for (int i = 1; i < points.length; i++) {
    10. // 气球i和气球i-1不挨着,注意这里不是>=
    11. if (points[i][0] > points[i-1][1]){
    12. res++;
    13. }else {//此时的情况为当前气球的左边界与前一气球有重叠
    14. points[i][1] = Math.min(points[i][1],points[i-1][1]); // 更新重叠气球最小右边界
    15. }
    16. }
    17. return res;
    18. }
    19. }

    自己有点思路,但是写不出来,还是得看卡哥的视频然后模仿着写,难受啊难受

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