本题的思路和昨天的最大子序列和是一致的。都是只考虑正数对于总和的增益,遇到负数选择跳过。
在这里有一个计算股价利润的方式:一段时间的总利润 = 这期间每两天之差的和。
也就是nums[i + j] = nums[i] + nums[i-1] + ... + nums[i + j] - nums[i + j -1]。
那么最大利润就是所有的两天之间正数差值的总和。
class Solution(object):
def maxProfit(self, prices):
"""
:type prices: List[int]
:rtype: int
"""
res = 0
for i in range(1, len(prices)):
res += max(prices[i] - prices[i - 1], 0)
return res
思路:每一个下标都对应一个最远能到达的下标(reach),只需要检查每一个字符能到达的最大下标即可。
for循环遍历数组,在最大可到达下标值不是本下标(也就不是0)的情况下更新reach的值;一旦找到大于最后一个下标的reach就返回True,否则继续更新,直到当前下标和当前reach相等(说明遇到全部都走到0的情况了)不再更新reach。
class Solution(object):
def canJump(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: bool
"""
reach = 0
if len(nums) == 1:
return True
for i in range(len(nums)):
if i <= reach: # 当前下标不是最大可达下标的时候继续更新
reach = max(i + nums[i], reach)
if reach >= len(nums) - 1: # 最大可达下标大于末尾下标即可返回
return True
return False
思路:本题和上面一题有很大的区别,也就是如何判断已经覆盖的基础上考虑记录步长。
class Solution(object):
def jump(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
nxt_reach = 0
cur_reach = 0
res = 0
if len(nums) == 1:
return 0
for i in range(len(nums)):
nxt_reach = max(nxt_reach, i + nums[i])
if i == cur_reach:
res += 1
cur_reach = nxt_reach
# 在上一步和现在到达的位置中间,nxtreach是否已经可达终点,如果是,那么两步之内必然可以结束
if nxt_reach >= len(nums) - 1:
break
return res
第32天完结🎉