第一章：贪心算法

1、分发饼干

题目：假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。

对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。

如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。

示例 1:

输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
输出: 1
解释:
你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。
虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。
所以你应该输出1。
示例 2:

输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
输出: 2
解释:
你有两个孩子和三块小饼干，2个孩子的胃口值分别是1,2。
你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。
所以你应该输出2.

package LeetCode.test1_tanxin;

import java.util.Arrays;

public class ques_455_分发饼干 {

    public static void main(String[] args) {
//        int[] child = {1,2,3};
        int[] child = {1, 2};
//        int[] cook = {1,1};
        int[] cook = {1, 2, 3};
        System.out.println(findContentChildren(child, cook));
    }

    public static int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        Arrays.sort(g);
        Arrays.sort(s);
        int i = 0, j = 0;
        int count = 0;
        while (i < g.length && j < s.length) {
            if (g[i] <= s[j]) {
                count++;
                i++;
                j++;
            } else {
                j++;
            }
        }
        return count;
    }
}

2、分发糖果

题目：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。
评分更高的孩子必须比他两侧的邻位孩子获得更多的糖果。
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。
示例 2：

输入：[1,2,2]
输出：4
解释：你可以分别给这三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。
第三个孩子只得到 1 颗糖果，这已满足上述两个条件。

思路：把所有孩子的糖果数初始化为 1；先从左往右遍历一遍，如果右边孩子的评分比左边的高，则右边孩子的糖果数更新为左边孩子的糖果数加 1；

再从右往左遍历一遍，如果左边孩子的评分比右边的高，且左边孩子当前的糖果数不大于右边孩子的糖果数，则左边孩子的糖果数更新为右边孩子的糖果数加 1。

package LeetCode.test1_tanxin;


import java.util.Arrays;

public class ques_135_分发糖果 {

    public static void main(String[] args) {
//        int[] ratings = {1, 0, 2};
        int[] ratings = {1, 2, 2};
        System.out.println(candy(ratings));
    }

    /**
     * 注意边界条件，不要数组越界！！！
     * @param ratings
     * @return
     */
    public static int candy(int[] ratings) {
        int[] res = new int[ratings.length];
        Arrays.fill(res, 1);
        for (int i = 0; i < ratings.length - 1; i++) {
            if (ratings[i + 1] > ratings[i]) {
                res[i + 1] = res[i] + 1;
            }
        }
        for (int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {
            if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
                res[i] = Math.max(res[i], res[i + 1] + 1);
            }
        }
        int sum = 0;
        for (int r : res) {
            sum += r;
        }
        return sum;
    }
}

3、无重叠区间

问题：给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。

注意:

可以认为区间的终点总是大于它的起点。
区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。
示例 1:

输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]

输出: 1

解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
示例 2:

输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]

输出: 2

解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。
示例 3:

输入: [ [1,2], [2,3] ]

输出: 0

解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。

思路：采用贪心算法，首先对整个数组按照每个区间end从小到大的顺序排列，重叠区间的数count初始化为0。这样就可以依次遍历区间中的start，若一个区间的start比最小的end的值都大，

证明这两个区间不重叠，更新end为下一个区间的end值，当下一个区间的start比当前的end大，证明重叠了,这时候count++。

package LeetCode.test1_tanxin;

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

public class ques_435_无重叠区间 {

    public static void main(String[] args) {
        //  [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
        int[][] intervals = {{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {1, 3}};
        System.out.println(eraseOverlapIntervals(intervals));
    }

    public static int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        if (intervals == null || intervals.length <= 1) {
            return 0;
        }
        Arrays.sort(intervals, Comparator.comparing(x -> x[1]));
        int total = 0;
        int minEnd = intervals[0][1];
        for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            if (intervals[i][0] < minEnd) {
                total++;
            } else {
                minEnd = intervals[i][1];
            }
        }
        return total;
    }
}

4、种花问题

问题：假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。

给你一个整数数组  flowerbed 表示花坛，由若干 0 和 1 组成，其中 0 表示没种植花，1 表示种植了花。另有一个数 n ，能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花？能则返回 true ，不能则返回 false。

示例 1：

输入：flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 1
输出：true
示例 2：

输入：flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 2
输出：false

思路：进行两次遍历，每次只考虑一个方向。从左向右遍历：只考虑左侧是否有花，若没有且该位置为0，则放花；从右向左遍历：只考虑右侧是否有花，若有且该位置也有花，则删除该位置。

package LeetCode.test1_tanxin;


public class ques_605_种花问题 {

    public static void main(String[] args) {
//        int[] flowerbed = {1,0,0,0,0,0,1};
        int[] flowerbed = {0, 0, 1, 0, 1};
//        int n = 2;
        int n = 1;

        System.out.println(canPlaceFlowers(flowerbed, n));
    }

    public static boolean canPlaceFlowers(int[] flowerbed, int n) {
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < flowerbed.length; i++) {
            if ((i == 0 && flowerbed[i] == 0) || (flowerbed[i] == 0 && flowerbed[i - 1] == 0)) {
                count++;
                flowerbed[i] = 1;
            }
        }
        for (int i = flowerbed.length - 2; i >= 0; i--) {
            if (flowerbed[i] == 1 && flowerbed[i + 1] == 1) {
                count--;
                flowerbed[i] = 0;
            }
        }
        if (count < n) {
            return false;
        }
        return true;
    }
}

5、用最少数量的箭引爆气球

题目：在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。

由于它是水平的，所以纵坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的横坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。一支弓箭可以沿着 x 轴从不同点完全垂直地射出。

在坐标 x 处射出一支箭，若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart，xend， 且满足  xstart ≤ x ≤ xend，则该气球会被引爆。

可以射出的弓箭的数量没有限制。 弓箭一旦被射出之后，可以无限地前进。我们想找到使得所有气球全部被引爆，所需的弓箭的最小数量。

给你一个数组 points ，其中 points [i] = [xstart,xend] ，返回引爆所有气球所必须射出的最小弓箭数。

示例 1：

输入：points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]
输出：2
解释：对于该样例，x = 6 可以射爆 [2,8],[1,6] 两个气球，以及 x = 11 射爆另外两个气球
示例 2：

输入：points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
输出：4
示例 3：

输入：points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
输出：2
示例 4：

输入：points = [[1,2]]
输出：1
示例 5：

输入：points = [[2,3],[2,3]]
输出：1

package LeetCode.test1_tanxin;

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

public class ques_452_用最少数量的箭引爆气球 {

    public static void main(String[] args) {
//        int[][] points = {{10, 16}, {2, 8}, {1, 6}, {7, 12}};
//        int[][] points = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8}};
//        int[][] points = {{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {4, 5}};
//        int[][] points = {{1, 2}};
        int[][] points = {{2, 3}, {2, 3}};
        System.out.println(findMinArrowShots(points));
    }

    public static int findMinArrowShots(int[][] points) {
        if (points.length == 1) {
            return 1;
        }
        Arrays.sort(points, Comparator.comparing(x -> x[1]));
        int count = 1;
        int minEnd = points[0][1];

        for (int i = 1; i < points.length; i++) {
            if (points[i][0] > minEnd) {
                count++;
                minEnd = points[i][1];
            }
        }
        return count;
    }
}

6、划分字母区间

题目：字符串 S 由小写字母组成。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段中。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例：

输入：S = "ababcbacadefegdehijhklij"
输出：[9,7,8]
解释：
划分结果为 "ababcbaca", "defegde", "hijhklij"。
每个字母最多出现在一个片段中。
像 "ababcbacadefegde", "hijhklij" 的划分是错误的，因为划分的片段数较少。

思路：使用一个数组存储每个字母最后出现的位置。从头开始查找这样的 “字符串” ，对应字符串中的每个字母，它出现的最后的那个字母已经包含在整个字符串中。

答案需要返回每一个截取的长度，所以需要记录start的位置和end的位置。

package LeetCode.test1_tanxin;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ques_763_划分字母区间 {

    public static void main(String[] args) {
        String s = "ababcbacadefegdehijhklij";
        System.out.println(partitionLabels(s));
    }

    public static List<Integer> partitionLabels(String s) {
        if (s == null || s.length() == 0) {
            return new ArrayList<>();
        }
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        int[] index = new int[26];
        char[] arr = s.toCharArray();
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            index[arr[i] - 'a'] = i;  // 存储每个字母最后出现的索引位置
        }
        int start = 0;
        int end = index[arr[0]-'a'];
        for (int i = start; i < arr.length; i++) {
            end = Math.max(index[arr[i]-'a'],end);
            if (i==end){
                list.add(end-start+1);
                start = end +1;
            }
        }
        return list;
    }
}

7、买卖股票的最佳时机2

题目：给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。

注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

示例 1:

输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:

输入: prices = [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:

输入: prices = [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

package LeetCode.test1_tanxin;


public class ques_122_买卖股票的最佳时机2 {

    public static void main(String[] args) {
//        int[] prices = {1,2,4,3,5};
//        int[] prices = {1,2,3,4,5};
        int[] prices = {7, 6, 4, 3, 1};
        System.out.println(maxProfit(prices));
    }

    public static int maxProfit(int[] prices) {
        int profit = 0;
        if (prices == null || prices.length <= 1) {
            return profit;
        }
        int max = prices[0];
        int res = prices[0];
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            if (max < prices[i]) {
                max = prices[i];
            } else {
                profit += max - res;
                max = prices[i];
                res = prices[i];
            }
        }
        profit += max - res;
        return profit;
    }
}

8、根据身高重建队列

题目：假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。

请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性（queue[0] 是排在队列前面的人）。

示例 1：

输入：people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]
输出：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]
解释：
编号为 0 的人身高为 5 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
编号为 1 的人身高为 7 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
编号为 2 的人身高为 5 ，有 2 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0 和 1 的人。
编号为 3 的人身高为 6 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
编号为 4 的人身高为 4 ，有 4 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0、1、2、3 的人。
编号为 5 的人身高为 7 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。
示例 2：

输入：people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]
输出：[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]

思路：先根据h降序排列, 次关键字k做升序排列。从大到小遍历元素, 将元素按下标k放入数组中（高个子先站好位，矮个子插入到K位置上，前面肯定有K个高个子，矮个子再插到前面也满足K的要求）。

package LeetCode.test1_tanxin;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ques_406_根据身高重建队列 {

    public static void main(String[] args) {
        int[][] people = {{7, 0}, {4, 4}, {7, 1}, {5, 0}, {6, 1}, {5, 2}};
        System.out.println(Arrays.deepToString(reconstructQueue(people)));
    }

    public static int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
        Arrays.sort(people, (o1, o2) -> o1[0] != o2[0] ? o2[0] - o1[0] : o1[1] - o2[1]);
        // [[7, 0], [7, 1], [6, 1], [5, 0], [5, 2], [4, 4]]
        List<int[]> list = new ArrayList<>();
        for (int[] p : people) {
            list.add(p[1],p);
        }
        return list.toArray(new int[list.size()][2]);
    }
}

9、非递减数列

题目：给你一个长度为 n 的整数数组，请你判断在 最多 改变 1 个元素的情况下，该数组能否变成一个非递减数列。

我们是这样定义一个非递减数列的： 对于数组中任意的 i (0 <= i <= n-2)，总满足 nums[i] <= nums[i + 1]。

示例 1:

输入: nums = [4,2,3]
输出: true
解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。
示例 2:

输入: nums = [4,2,1]
输出: false
解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列。

思路：判断nums[i-1]<=nums[i]是否成立，不成立的情况说明出现了一次递减，我们需要修改一次值。在修改值时，要判断nums[i-2]<=nums[i]

是否成立，成立的话就将nums[i-1] = nums[i]将i-1位置替换为小值，否则就nums[i] = nums[i-1]将i位置的值替换为大值保证有序。

{3,5,4,7} -> {3,4,4,7} nums[1] = nums[2] 4>3

{3,4,3,7} -> {3,3,3,7} nums[1] = nums[2] 3=3

{3,4,2,7} -> {3,4,4,7} nums[2] = nums[1] 2<3

{4, 2, 3}这种情况属于i-2<0 nums[0] = nums[1]

package LeetCode.test1_tanxin;

public class ques_665_非递减数列 {

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {4, 2, 3};
        System.out.println(checkPossibility(nums));
    }

    public static boolean checkPossibility(int[] nums) {
        int count = 0;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] < nums[i - 1]) {
                count++;
                if (i-2<0){
                    nums[i - 1] = nums[i];
                }else if(nums[i] >= nums[i - 2]) {
                    nums[i - 1] = nums[i];
                } else {
                    nums[i] = nums[i - 1];
                }
            }
        }
        return count <= 1;
    }
}