贪心算法
贪心算法的定义：贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。
455.
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。
class Solution { public: int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) { int i=0,j=0; //排序 sort(g.begin(),g.end()); sort(s.begin(),s.end()); while(j<s.size()&&i<g.size()) { if(s[j]>=g[i]) { i++; } j++; } return i; } };
135、n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。
你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果：
每个孩子至少分配到 1 个糖果。
相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。
请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。
class Solution { public: int candy(vector<int>& ratings) { int count=0; vector<int> candy(ratings.size(), 1);//初始所有值为1 //从前往后，确定右孩子比左孩子大的情况 for(int i=1;i<ratings.size();i++) { if(ratings[i]>ratings[i-1]) candy[i]=candy[i-1]+1; } //从后往前，确定左孩子比右孩子大的情况 for(int i=ratings.size()-2;i>=0;i--) { //局部最优：取左右两边最大的糖果数量，保证第i个小孩的糖果数量即大于左边的也大于右边的。 if(ratings[i]>ratings[i+1]) candy[i]=max(candy[i],candy[i + 1] + 1); } //统计 for(int i=0;i<ratings.size();i++) count += candy[i]; return count; } };
#先确定一个一个方向，再考虑第二个方向
#通过从前往后确右孩子比作孩子大，从后往前确定左孩子比右孩子要大
当如果从前向后遍历，根据 右孩子来确定左孩子对应的糖果，那么每次都不能利用上前一次的比较结果了。
给定一个区间的集合 intervals ，其中 intervals[i] = [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠 。
class Solution { public: static bool cmp (vector<int>& a, vector<int>& b) { return a[1] < b[1];//比较右边界 } int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) { int n=intervals.size(); //区间个数 if(n<=0) return 0; //空集 sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp); //给数组按右边界排序 int count=0; int edge=intervals[0][1];//用于记录区间分割点 //计数 for(int i=1;i<n;i++) { if(edge<=intervals[i][0]) { edge=intervals[i][1]; } else count++; } return count; } };
#### 关于为什么是按照区间右端点排序？
官解里对这个描述的非常清楚了，这个题其实是预定会议的一个问题，给你若干时间的会议，然后去预定会议，那么能够预定的最大的会议数量是多少？核心在于我们要找到最大不重叠区间的个数。 如果我们把本题的区间看成是会议，那么按照右端点排序，我们一定能够找到一个最先结束的会议，而这个会议一定是我们需要添加到最终结果的的首个会议。（这个不难贪心得到，因为这样能够给后面预留的时间更长）。
#### 关于为什么是不能按照区间左端点排序？
这里补充一下为什么不能按照区间左端点排序。同样地，我们把本题的区间看成是会议，如果“按照左端点排序，我们一定能够找到一个最先开始的会议”，但是最先开始的会议，不一定最先结束。。举个例子：
|_________| 区间a
|___| 区间b
|__| 区间c
|______| 区间d
区间a是最先开始的，如果我们采用区间a作为放入最大不重叠区间的首个区间，那么后面我们只能采用区间d作为第二个放入最大不重叠区间的区间，但这样的话，最大不重叠区间的数量为2。但是如果我们采用区间b作为放入最大不重叠区间的首个区间，那么最大不重叠区间的数量为3，因为区间b是最先结束的。
来源：力扣（LeetCode）(仓鼠杀手）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/non-overlapping-intervals
605. 种花问题
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。
class Solution { public: bool canPlaceFlowers(vector<int>& flowerbed, int n) { int i=1; flowerbed.insert(flowerbed.begin(), 0); flowerbed.insert(flowerbed.end(), 0); for(i=1;i<flowerbed.size()-1;i++) { if(flowerbed[i-1]==0&&flowerbed[i]==0&&flowerbed[i+1]==0) { n--; flowerbed[i]=1; } } if(n<=0) return true; else return false; } };
在两侧各添加一个零可以不必再考虑边缘问题。
452、用最少数量的箭引爆气球
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。
class Solution { public: static bool cmp(vector<int>& a, vector<int>& b){ return a[1] < b[1]; } int findMinArrowShots(vector<vector<int>>& points) { sort(points.begin(),points.end(),cmp);//按右边界排序 int count=1;//打第一个球 int edge=points[0][1]; for(int i=1;i<points.size();i++)//从第二个球开始判断是否出现新的区间 { if(points[i][0]>edge)//当左边界大于最小右边界，出现了新区间 { edge=points[i][1]; count++; } } return count; } };
和上面删区间的题类似
763、划分字母区间
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。class Solution { public: vector<int> partitionLabels(string s) { int count[27]; for(int i=0;i<s.size();i++)//统计每个字符的最后位置 { count[s[i]-'a']=i; } vector<int> result; int left=0; int right=0; for(int i=0;i<s.size();i++) { right=max(right,count[s[i]-'a']);//找到字符出现的最远边界 if(i==right){ result.push_back(right-left+1); left=i+1; } } return result; } };
