代码随想录算法训练营第36天|738.单调递增的数字|968.监控二叉树|总结

本文主要是介绍代码随想录算法训练营第36天|738.单调递增的数字|968.监控二叉树|总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

代码随想录算法训练营第36天|738.单调递增的数字|968.监控二叉树|总结

738.单调递增的数字

https://programmercarl.com/0738.%E5%8D%95%E8%B0%83%E9%80%92%E5%A2%9E%E7%9A%84%E6%95%B0%E5%AD%97.html

class Solution {
public:int monotoneIncreasingDigits(int n) {string strnum=to_string(n);// flag用来标记赋值9从哪里开始// 设置为这个默认值，为了防止第二个for循环在flag没有被赋值的情况下执行int flag=strnum.size();for(int i=strnum.size()-1;i>0;i--){if(strnum[i]<strnum[i-1]){flag=i;strnum[i-1]--;}}for(int i=flag;i<strnum.size();i++){strnum[i]='9';}return stoi(strnum);}
};

总结
就是从后往前遍历，然后依次把前大值降数，然后把cur数计flag以来放9。
从前向后遍历的话，遇到strNum[i - 1] > strNum[i]的情况，让strNum[i - 1]减一，但此时如果strNum[i - 1]减一了，可能又小于strNum[i - 2]。

这么说有点抽象，举个例子，数字：332，从前向后遍历的话，那么就把变成了329，此时2又小于了第一位的3了，真正的结果应该是299。

那么从后向前遍历，就可以重复利用上次比较得出的结果了，从后向前遍历332的数值变化为：332 -> 329 -> 299

确定了遍历顺序之后，那么此时局部最优就可以推出全局，找不出反例，试试贪心。

其中的flag初值需要注意应该是strnum.size()。

968.监控二叉树（可以跳过）

本题是贪心和二叉树的一个结合，比较难，一刷大家就跳过吧。
https://programmercarl.com/0968.%E7%9B%91%E6%8E%A7%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91.html

/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int result=0;int traversal(TreeNode* node){if(node==NULL) return 2;int left=traversal(node->left);// 左int right=traversal(node->right);// 右if(left==2 &&right==2) return 0;else if(left==0||right==0) {result++;return 1;}else return  2;}int minCameraCover(TreeNode* root) {// root 无覆盖if(traversal(root)==0) result++;return result;}
};

总结
通过二叉树的性质来运用贪心算法，把结点4个情况处理完成，然后遍历全部整个树最后，以局部最优来达成全局最优。

有如下三种：

该节点无覆盖
本节点有摄像头
本节点有覆盖
我们分别有三个数字来表示：

0：该节点无覆盖
1：本节点有摄像头
2：本节点有覆盖
情况1：左右节点都有覆盖
在这里插入图片描述
情况2：左右节点至少有一个无覆盖的情况
left == 0 && right == 0 左右节点无覆盖
left == 1 && right == 0 左节点有摄像头，右节点无覆盖
left == 0 && right == 1 左节点有无覆盖，右节点摄像头
left == 0 && right == 2 左节点无覆盖，右节点覆盖
left == 2 && right == 0 左节点覆盖，右节点无覆盖
情况3：左右节点至少有一个有摄像头
在这里插入图片描述