DAY29|贪心算法Part03|LeetCode:134. 加油站、135. 分发糖果、860.柠檬水找零、406.根据身高重建队列
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LeetCode:134. 加油站
基本思路
C++代码
LeetCode:135. 分发糖果
基本思路
C++代码
LeetCode:860.柠檬水找零
基本思路
C++代码
LeetCode:406.根据身高重建队列
基本思路
C++代码
LeetCode:134. 加油站
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文字讲解:LeetCode:134. 加油站
视频讲解:贪心算法,得这么加油才能跑完全程!
基本思路
首先如果总油量减去总消耗大于等于零那么一定可以跑完一圈,说明 各个站点的加油站 剩油量rest[i]相加一定是大于等于零的。
每个加油站的剩余量rest[i]为gas[i] - cost[i]。i从0开始累加rest[i],和记为curSum,一旦curSum小于零,说明[0, i]区间都不能作为起始位置,因为这个区间选择任何一个位置作为起点,到i这里都会断油,那么起始位置从i+1算起,再从0计算curSum。
那么局部最优:当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0,起始位置至少要是i+1,因为从i之前开始一定不行。全局最优:找到可以跑一圈的起始位置。
C++代码
class Solution {
public:
int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
int curSum = 0;
int totalSum = 0;
int start = 0;
for (int i = 0; i < gas.size(); i++) {
curSum += gas[i] - cost[i];
totalSum += gas[i] - cost[i];
if (curSum < 0) { // 当前累加rest[i]和 curSum一旦小于0
start = i + 1; // 起始位置更新为i+1
curSum = 0; // curSum从0开始
}
}
if (totalSum < 0) return -1; // 说明怎么走都不可能跑一圈了
return start;
}
};
LeetCode:135. 分发糖果
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文字讲解:LeetCode:135. 分发糖果
视频讲解:贪心算法,两者兼顾很容易顾此失彼!
基本思路
这道题目一定是要确定一边之后,再确定另一边,例如比较每一个孩子的左边,然后再比较右边,如果两边一起考虑一定会顾此失彼。
先确定右边评分大于左边的情况(也就是从前向后遍历)。
此时局部最优:只要右边评分比左边大,右边的孩子就多一个糖果,全局最优:相邻的孩子中,评分高的右孩子获得比左边孩子更多的糖果
// 从前向后
for (int i = 1; i < ratings.size(); i++) {
if (ratings[i] > ratings[i - 1]) candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1;
}
再确定左孩子大于右孩子的情况(从后向前遍历),遍历顺序这里有同学可能会有疑问,为什么不能从前向后遍历呢?
因为 rating[5]与rating[4]的比较 要利用上 rating[5]与rating[6]的比较结果,所以 要从后向前遍历。如果从前向后遍历,rating[5]与rating[4]的比较 就不能用上 rating[5]与rating[6]的比较结果了 。所以确定左孩子大于右孩子的情况一定要从后向前遍历!
如果 ratings[i] > ratings[i + 1],此时candyVec[i](第i个小孩的糖果数量)就有两个选择了,一个是candyVec[i + 1] + 1(从右边这个加1得到的糖果数量),一个是candyVec[i](之前比较右孩子大于左孩子得到的糖果数量)。
那么又要贪心了,局部最优:取candyVec[i + 1] + 1 和 candyVec[i] 最大的糖果数量,保证第i个小孩的糖果数量既大于左边的也大于右边的。全局最优:相邻的孩子中,评分高的孩子获得更多的糖果。
// 从后向前
for (int i = ratings.size() - 2; i >= 0; i--) {
if (ratings[i] > ratings[i + 1] ) {
candyVec[i] = max(candyVec[i], candyVec[i + 1] + 1);
}
}
C++代码
class Solution {
public:
int candy(vector<int>& ratings) {
vector<int> candyVec(ratings.size(), 1);
// 从前向后
for (int i = 1; i < ratings.size(); i++) {
if (ratings[i] > ratings[i - 1]) candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1;
}
// 从后向前
for (int i = ratings.size() - 2; i >= 0; i--) {
if (ratings[i] > ratings[i + 1] ) {
candyVec[i] = max(candyVec[i], candyVec[i + 1] + 1);
}
}
// 统计结果
int result = 0;
for (int i = 0; i < candyVec.size(); i++) result += candyVec[i];
return result;
}
};
LeetCode:860.柠檬水找零
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文字讲解:LeetCode:860.柠檬水找零
视频讲解:贪心算法,看上去复杂,其实逻辑都是固定的!
基本思路
仔细一琢磨就会发现,可供我们做判断的空间非常少!无外乎就三种情况:
- 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
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。
C++代码
class Solution {
public:
bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {
int five = 0, ten = 0, twenty = 0;
for (int bill : bills) {
// 情况一
if (bill == 5) five++;
// 情况二
if (bill == 10) {
if (five <= 0) return false;
ten++;
five--;
}
// 情况三
if (bill == 20) {
// 优先消耗10美元,因为5美元的找零用处更大,能多留着就多留着
if (five > 0 && ten > 0) {
five--;
ten--;
twenty++; // 其实这行代码可以删了,因为记录20已经没有意义了,不会用20来找零
} else if (five >= 3) {
five -= 3;
twenty++; // 同理,这行代码也可以删了
} else return false;
}
}
return true;
}
};
LeetCode:406.根据身高重建队列
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文字讲解:LeetCode:406.根据身高重建队列
视频讲解:贪心算法,不要两边一起贪,会顾此失彼
基本思路
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。和上面的分发糖果的思想很像。如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼。
本题中又两个维度k,h,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,如下图所示:
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
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。
C++代码
// 版本一
class Solution {
public:
static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
return a[0] > b[0];
}
vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
sort (people.begin(), people.end(), cmp);
vector<vector<int>> que;
for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
int position = people[i][1];
que.insert(que.begin() + position, people[i]);
}
return que;
}
};
当然使用vector是非常费时的,C++中vector(可以理解是一个动态数组,底层是普通数组实现的)如果插入元素大于预先普通数组大小,vector底部会有一个扩容的操作,即申请两倍于原先普通数组的大小,然后把数据拷贝到另一个更大的数组上。
所以使用vector(动态数组)来insert,是费时的,插入再拷贝的话,单纯一个插入的操作就是O(n^2)了,甚至可能拷贝好几次,就不止O(n^2)了。而使用链表,插入效率比vector高的多,可以大大节省时间。
// 版本二
class Solution {
public:
// 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)
static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
return a[0] > b[0];
}
vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
sort (people.begin(), people.end(), cmp);
list<vector<int>> que; // list底层是链表实现,插入效率比vector高的多
for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
int position = people[i][1]; // 插入到下标为position的位置
std::list<vector<int>>::iterator it = que.begin();
while (position--) { // 寻找在插入位置
it++;
}
que.insert(it, people[i]);
}
return vector<vector<int>>(que.begin(), que.end());
}
};