贪心算法-cnblog

贪心算法

• 算法设计思想
• 期盼通过每个阶段的最优，来达到全局的最优
• 结果并不一定是最优的

LeetCode

455. 分发饼干

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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.

提示：

• 1 <= g.length <= 3 * 104
• 0 <= s.length <= 3 * 104
• 1 <= g[i], s[j] <= 231 - 1

完整代码

/**
 * @param {number[]} g
 * @param {number[]} s
 * @return {number}
 */
var findContentChildren = function(g, s) {
 
    // 贪心算法
 
    // 把最小的饼干分给胃口最小的孩子，达到局部最优
 
    // 对孩子胃口和饼干大小进行排序
 
    g=g.sort((a,b)=>a-b)
    s=s.sort((a,b)=>a-b)
 
    // 分配成功的饼干数
    let i=0
    s.forEach((item)=>{
 
        if(item>=g[i]){
            i++
        }
    })
 
    return i
 
};

122. 买卖股票的最佳时机 II

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给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

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 。
     总利润为 4 + 3 = 7 。
 

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 。
     总利润为 4 。

示例 3：

输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。

提示：

• 1 <= prices.length <= 3 * 104
• 0 <= prices[i] <= 104

完整代码

/**
 * @param {number[]} prices
 * @return {number}
 */
var maxProfit = function(prices) {
 
    // 解题思路，贪心算法
 
    // 因为我们站在上帝视角，可以预知后面的股票价格
 
    // 见好就收，当今天的价格比昨天高时，昨天买，今天卖
    // 否则不进行操作
 
    let profit=0
 
    for(let i=1;i<prices.length;i++){
 
        if(prices[i]>prices[i-1]){
            profit+=prices[i]-prices[i-1]
        }
    }
 
    return profit
 
};