#Java #贪心
Feeling and experiences:
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?。
该题目也很直接,买股票,就是低买高卖
思路:
那么只要第二天的价格大于第一天的,那么就可以第一天买,第二天卖,以此类推下去......
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
//低买高出
//贪心:只要第二天比今天的收益高就可以买了再卖
int profit = 0;
for(int i = 1; i<prices.length;i++){
if(prices[i] > prices[i-1]){
profit+=prices[i] - prices[i-1];
}
}
return profit;
}
}
在这里就先不用动态规划做了,到动态规划专题再细解。
给你一个非负整数数组?nums
,你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
判断你是否能够到达最后一个下标,如果可以,返回 true
;否则,返回 false
。
思路:
1. 初始化?maxposition?为?0,用于记录在遍历数组时能到达的最远位置。
2. 遍历数组?nums。对于每个位置?i:
? 如果?i?大于当前记录的?maxposition,说明无法跳到位置?i,因此返回?false。
? 更新?maxposition?为?maxposition?和?i?+?nums[i]?中的较大值,这表示从当前位置或之前的位置能跳到的最远距离。
3. 如果能遍历完整个数组,则说明可以从第一个位置跳到最后一个位置,返回?true。
核心在于贪心算法的应用,即在每一步都尽可能向前跳最远,以此判断是否能到达数组末尾。
class Solution {
public boolean canJump(int[] nums) {
//记录每次能到达的最大位置
int maxposition = 0;
for(int i = 0;i<nums.length;i++){
if(i > maxposition){
return false;
}
//跟新
maxposition = Math.max(maxposition,i+nums[i]);
}
return true;
}
}
给定一个长度为 n
的 0 索引整数数组 nums
。初始位置为 nums[0]
。
每个元素 nums[i]
表示从索引 i
向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i]
处,你可以跳转到任意 nums[i + j]
处:
0 <= j <= nums[i]
?i + j < n
返回到达?nums[n - 1]
的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]
。
其实就是在跳跃游戏的基础上多了一个边界需要维护:
检查是否达到了当前的右边界?(if?(i?==?end))。
如果达到了,需要进行一次新的跳跃,因此?steps?加一,并更新?end?为?maxPosition,即下一次跳跃的目标位置。
?
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
//定义数组长度
int len = nums.length;
//定义能跳到的最远位置
int maxPosition =0;
//定义右边界(用于维护)
int end = 0;
//定义计数器
int steps = 0;
//用for循环依次遍历
for(int i =0; i<len-1;i++){
maxPosition = Math.max(maxPosition,i+nums[i]);
//如果i到达了右边界
if(i == end){
end = maxPosition;
steps++;
}
}
return steps;
}
}
天下万般兵刃,
唯有过往伤人最深~
Fighting!