leetcode贪心算法题总结(一)

发布时间:2023年12月27日

此系列分三章来记录leetcode的有关贪心算法题解,题目我都会给出具体实现代码,如果看不懂的可以后台私信我。

1.柠檬水找零

柠檬水找零
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {
        int five = 0,ten = 0;
        for(auto x:bills)
        {
            if(x==5) five++;
            else if(x==10)
            {
                if(five == 0) return false;
                five--;ten++;
            }
            else
            {
                if(ten&&five) //贪心
                {
                    ten--;five--;
                }
                else if(five>=3)
                {
                    five -= 3;
                }
                else return false;
            }
        }
        return true;
    }
};

2.将数组和减半的最少操作次数

将数组和减半的最少操作次数
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int halveArray(vector<int>& nums) {
        //贪心+大根堆
        priority_queue<double> heap;
        double sum = 0.0;
        for(auto x:nums)
        {
            sum += x;
            heap.push(x);
        }

        sum /= 2.0;
        int count =0;
        while(sum>0)
        {
            auto t = heap.top()/2.0;
            heap.pop();
            sum -= t;
            count++;
            heap.push(t);
        }
        return count;
    }
};

3.最大数

最大数
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    string largestNumber(vector<int>& nums) {
        //优化:将整型都转成字符串,通过比较字符串的字典序来比大小
        vector<string> strs;
        for(auto x:nums) strs.push_back(to_string(x));
        sort(strs.begin(),strs.end(),[&](const string& s1,const string& s2)
        {
            return s1+s2>s2+s1;
        });

        string ret;
        for(auto& s: strs) ret+=s;
        //处理前导零
        if(ret[0]=='0') return "0";
        return ret;
    }
};

4.摆动序列

摆动序列
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        //贪心:找极值点,建议大家将nums画成折线图进行观察
        int n = nums.size();
        if(n<2) return n;
        int ret =0,left = 0;
        for(int i=0;i<n-1;i++)
        {
            int right = nums[i+1]-nums[i];
            if(right == 0) continue;
            if(left*right<=0) ret++; //两边异号
            left = right;
        }
        return ret+1;//最后一个点必要
    }
};

5.最长递增子序列

最长递增子序列
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        //自己设计一个数组,此数组的每个元素表示存储长度为x的子序列的最后一个元素的最小值
        int n = nums.size();
        vector<int> ret;
        ret.push_back(nums[0]);
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            if(nums[i]>ret.back())
            {
                ret.push_back(nums[i]);
            }
            else
            {
                int left = 0,right = ret.size()-1;
                while(left<right)
                {
                    int mid = (left+right)>>1;
                    if(ret[mid]<nums[i]) left = mid+1;
                    else right = mid;
                }
                ret[left] = nums[i];
            }
        }
        return ret.size();
    }
};

6.递增的三元子序列

递增的三元子序列
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    bool increasingTriplet(vector<int>& nums) {
        int a = nums[0],b = INT_MAX;
        for(int i=1;i<nums.size();i++)
        {
            if(nums[i]>b) return true;
            if(nums[i]>a) b = nums[i];
            else a = nums[i];
        }
        return false;
    }
};

7.最长连续递增序列

最长连续递增序列
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
        //贪心+双指针
        int ret = 0,n = nums.size();
        for(int i=0;i<n;)
        {
            int j = i+1;
            while(j<n&& nums[j]>nums[j-1]) j++;
            ret = max(ret,j-i);
            i = j;//直接在循环中更新下一个起点的位置,体现了贪心
        }
        return ret;
    }
};

8.买卖股票的最佳时机

买卖股票的最佳时机
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int ret = 0,minElem = INT_MAX;
        int n = prices.size();
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            ret = max(ret,prices[i]-minElem);//先更新结果
            minElem = min(minElem,prices[i]);//再更新最小值
        }
        return ret;
    }
};


9.买卖股票的最佳时机II

买卖股票的最佳时机II述
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        //法一:双指针
        int ret = 0,n = prices.size();
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            int j = i;
            while(j+1<n && prices[j+1]>prices[j]) j++;
            ret += prices[j]-prices[i];
            i = j;
        }
        return ret;
    }
};

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        //法二:一天一天进行计算
        int ret = 0,n = prices.size();
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            if(prices[i]-prices[i-1]>0) ret += (prices[i]-prices[i-1]);
        }
        return ret;
    }
};

10.K次取反后最大化的数组和

K次取反后最大化的数组和
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int largestSumAfterKNegations(vector<int>& nums, int k) {
        int m = 0,minElem = INT_MAX,n = nums.size();
        for(auto x:nums)
        {
            if(x<0) m++;
            minElem = min(minElem,abs(x));
        }
        int ret = 0;
        if(m>k)
        {
            sort(nums.begin(),nums.end());
            for(int i=0;i<k;i++)
            {
                ret += -nums[i];
            }
            for(int i=k;i<n;i++)
            {
                ret += nums[i];
            }
        }
        else
        {
            for(auto x:nums)
            {
                ret += abs(x);
            }
            if((k-m)%2!=0)
            {
                ret -= minElem*2;
            }
        }
        return ret;
    }
};

11.按身高排序

按身高排序
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    vector<string> sortPeople(vector<string>& names, vector<int>& heights) {
        //1.创建一个下标数组
        int n = names.size();
        vector<int> index(n);
        for(int i=0;i<n;i++) index[i] = i;
        //2.对下标数组进行排序
        sort(index.begin(),index.end(),[&](int i,int j)
        {
            return heights[i]>heights[j];
        });
        //3.输出结果
        vector<string> ret;
        for(auto x:index)
        {
            ret.push_back(names[x]);
        }
        return ret;
    }
};

12.优势洗牌

优势洗牌
在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    vector<int> advantageCount(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        //此题可以学习对应的策略,积累经验
        int n = nums1.size();
        //1.排序
        sort(nums1.begin(),nums1.end());
        vector<int> index2(n);
        for(int i=0;i<n;i++) index2[i] = i;
        sort(index2.begin(),index2.end(),[&](int i,int j)
        {
            return nums2[i]<nums2[j];
        });
        //2.田忌赛马
        int left = 0,right = n-1;
        vector<int> ret(n);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(nums1[i]>nums2[index2[left]]) ret[index2[left++]] = nums1[i];
            else ret[index2[right--]] = nums1[i];
        }
        return ret;
    }
};
文章来源:https://blog.csdn.net/m0_55283616/article/details/135230850
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