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代码随想录-035期-算法训练营【博客笔记汇总表】-CSDN博客
第八章 贪心算法 part01● 理论基础
● 455.分发饼干
● 376. 摆动序列
● 53. 最大子序和 贪心算法其实就是没有什么规律可言，所以大家了解贪心算法 就了解它没有规律的本质就够了。 不用花心思去研究其规律， 没有思路就立刻看题解。基本贪心的题目 有两个极端，要不就是特简单，要不就是死活想不出来。 学完贪心之后再去看动态规划，就会了解贪心和动规的区别。详细布置 理论基础 https://programmercarl.com/%E8%B4%AA%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 455.分发饼干 https://programmercarl.com/0455.%E5%88%86%E5%8F%91%E9%A5%BC%E5%B9%B2.html 376. 摆动序列 https://programmercarl.com/0376.%E6%91%86%E5%8A%A8%E5%BA%8F%E5%88%97.html 53. 最大子序和 https://programmercarl.com/0053.%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%92%8C.html 往日任务
● day 1 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUG9UR2ZUc3BjRUdY
● day 2 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUGRwWXNOVEpyaVpG
● day 3 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUGdqYWNYeGhlaVR6
● day 4 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUFNjYUxYRHRVWklp
● day 5 周日休息
● day 6 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUEtFSGdreWRuR2p4
● day 7 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUElCb1NyTVpXa0Jj
● day 8 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUGdsY2JFaFhDRVZH
● day 9 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHVXSnZNaXpVUHN4
● day 10 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUElqeHh3cndDbW1Q
●day 11 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHh6UE5hUUZOZUd0
●day 12 周日休息
●day 13 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHNpa3F4b2dMUWJ3
●day 14 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHRtdXZZSWFkeGdE
●day 15 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHN0ZVJuRmVYeWNv
●day 16 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHBQRm1aSWR4T2NK
●day 17 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUFpXY3hBZkpabWFY
●day 18 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUFFiVHl3YVlReVlr
●day 19 周日休息
●day 20 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUGFRU2V6Z1F4alBH
●day 21 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHl2SGNvZmxqZm1X
●day 22 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHplVUp5YnN1bnBL
●day 23 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUFBUQmxpQU1pa29C
●day 24 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUEhsb0pUUm1WT2NP
●day 25 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUExTYXVzU1BiU2Zl
●day 26 休息
●day 27 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUElpbnNUR3hIbXlY
●day 28 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUG1yVHdlWEdNYlhZ
●day 29 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUHZYbWhwSHRCRmp3
●day 30 任务以及具体安排：https://docs.qq.com/doc/DUEdTVVhxbnJiY3BR目录
理论基础
0455_分发饼干
0376_摆动序列
0053_最大子序和
理论基础
贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。
0455_分发饼干
package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._09_greedyAlgorithms;import java.util.Arrays;public class _0455_分发饼干 {
}class Solution0455 {//思路1：优先考虑饼干，小饼干先喂饱小胃口public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);int start = 0;int count = 0;for (int i = 0; i < s.length && start < g.length; i++) {if (s[i] >= g[start]) {start++;count++;}}return count;}
}class Solution0455_2 {//思路2：优先考虑胃口，先喂饱大胃口public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);int count = 0;int start = s.length - 1;//遍历胃口for (int index = g.length - 1; index >= 0; index--) {if (start >= 0 && g[index] <= s[start]) {start--;count++;}}return count;}
}0376_摆动序列
package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._09_greedyAlgorithms;public class _0376_摆动序列 {
}class Solution0376 {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {if (nums.length <= 1) {return nums.length;}int curDiff = 0;//当前差值int preDiff = 0;//上一个差值int count = 1;for (int i = 1; i < nums.length; i++) {//得到当前差值curDiff = nums[i] - nums[i - 1];//如果当前差值和上一个差值为一正一负//等于0的情况表示初始时的preDiffif ((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (curDiff < 0 && preDiff >= 0)) {count++;preDiff = curDiff;}}return count;}
}class Solution0376_2 {//DPpublic int wiggleMaxLength(int[] nums) {// 0 i 作为波峰的最大长度// 1 i 作为波谷的最大长度int dp[][] = new int[nums.length][2];dp[0][0] = dp[0][1] = 1;for (int i = 1; i < nums.length; i++) {//i 自己可以成为波峰或者波谷dp[i][0] = dp[i][1] = 1;for (int j = 0; j < i; j++) {if (nums[j] > nums[i]) {// i 是波谷dp[i][1] = Math.max(dp[i][1], dp[j][0] + 1);}if (nums[j] < nums[i]) {// i 是波峰dp[i][0] = Math.max(dp[i][0], dp[j][1] + 1);}}}return Math.max(dp[nums.length - 1][0], dp[nums.length - 1][1]);}
}0053_最大子序和
package com.question.solve.leetcode.programmerCarl2._09_greedyAlgorithms;public class _0053_最大子序和 {
}class Solution0053 {public int maxSubArray(int[] nums) {if (nums.length == 1) {return nums[0];}int sum = Integer.MIN_VALUE;int count = 0;for (int i = 0; i < nums.length; i++) {count += nums[i];sum = Math.max(sum, count);//取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）if (count <= 0) {count = 0;//相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和}}return sum;}
}class Solution0053_2 {//DP方法public int maxSubArray(int[] nums) {int ans = Integer.MIN_VALUE;int[] dp = new int[nums.length];dp[0] = nums[0];ans = dp[0];for (int i = 1; i < nums.length; i++) {dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);ans = Math.max(dp[i], ans);}return ans;}
}