代码随想录第31天 | 455.分发饼干 、376. 摆动序列、53. 最大子序和

2024-04-06 00:20

本文主要是介绍代码随想录第31天 | 455.分发饼干 、376. 摆动序列、53. 最大子序和,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!

一、前言

参考文献:代码随想录

今天的内容是贪心算法,这个算法分为两个极端,一个极端是很简单,靠常识就可以解出来,另外一个是,你怎么想也想不出来,只能看题解的那种。

and

对第一天和第二天的内容进行复习;

二、分发饼干

1、思路:

本题的核心思路是找到局部最优解,就推出全局最优解。

(1)显然我们需要找到最大的饼干,然后判断这个饼干是否能满足胃口最大的孩子,若能满足就可以找次胃口大的孩子,和次大的饼干,做同样的判断。

如果不满足了,那就只要找下一个孩子就可以了;

(2)所以需要对饼干尺寸进行排序,以及孩子的胃口进行排序;

2、整体代码如下:

class Solution {
public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {// g为孩子的胃口// s为饼干的尺寸if (s.empty() || g.empty()) {return 0;}// 排序sort(g.begin(), g.end());sort(s.begin(), s.end());int nums = 0;int i = g.size() - 1;int j = s.size() - 1;while (i >= 0) {if (g[i] <= s[j]) {nums++;// 防止越界if (i == 0 || j == 0) {break;}i--;j--;} else {// 防止越界if (i == 0) {break;}i--;}}return nums;}
};

三、摆动序列

1、思路:

本题主打的就是一个判断;

(1)首先需要确定第一个出现不为0的摆动是正数还是负数,如果是负数,那么就把mark标记设置为1(因为我们下一次需要的是正数),反之设为-1;

(2)然后就开始常规的摆动判断;

 2、整体代码如下:

class Solution {
public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {// 标记前一个摆动为负数还是正数int mark = 1;// 标记只使用一次的条件判断int k = 0;// 统计摆动长度int m_nums = 1;for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {// 只使用一次,判断第一个摆动为正数还是负数if (nums[i + 1] - nums[i] > 0 && k == 0) {m_nums++;k++;mark = -1;} else if ( nums[i + 1] - nums[i] < 0 && k == 0) {m_nums++;k++;mark = 1;// 开始后续的常规判断} else if (nums[i + 1] - nums[i] > 0 && mark == 1) {m_nums++;mark = -1;} else if ( nums[i + 1] - nums[i] < 0 && mark == -1) {m_nums++;mark = 1;}}return m_nums;}
};

 四、最大子序和

1、思路:

这个题目需要一点点的数学思维。。

可惜我没有

(1)我们首先需要理解一个原理,我们从第一个数字开始累加,如果到了第i个数字发现它比前面的累加和大,说明可以从当前最大的数字开始累加了;

就一个这么简单的原理。。

2、整体代码:

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int curSum = nums[0];int maxSum = nums[0];for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {curSum = max(nums[i], curSum + nums[i]);maxSum = max(maxSum, curSum);}return maxSum;}
};

还有一个暴力解法,是从遍历n次数组,就每次都从头(i)找到后面,就是这样,但是会超时。。

class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int result = INT_MIN;int count = 0;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {count = 0;for (int j = i; j < nums.size(); j++) {count += nums[j];result = result > count ? result : count;}}return result;}
};

 

五、对最开始两天的题目进行复习

1、二分查找:

很显然,我的区间又整不明白了。。

但是还是最后以左闭右闭的区间解决了:

class Solution {
public:int search(vector<int>& nums, int target) {// 1、用左右指针来标记左右区间// 2、注意使用的区间(左闭右开、左闭右闭)// 3、更新midint left = 0;int right = nums.size() - 1;int mid;// 采用左闭右闭的区间while (left <= right) {mid = (left + right) / 2;if (nums[mid] > target) {right = mid - 1;} else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else {return mid;}}return -1;}
};

2、移除元素:

已经完全忘记了。。

哈哈。。(苦笑)

复习了一下:

(1)首先确定双指针,head和tail(快慢指针)然后去遍历,类似于这个图:

(卡哥画的图,真的很精良)

也就是当head所指向的位置不等于val时,tail就被head赋值,

代码如下:

 

class Solution {
public:int removeElement(vector<int>& nums, int val) {int head = 0;int tail = 0;for (; head < nums.size(); head++){if (nums[head] != val) {nums[tail++] = nums[head];}}return tail;}
};

3、有序数组的平方

这个题目我有点印象:

class Solution {
public:vector<int> sortedSquares(vector<int>& nums) {vector<int> result(nums.size(), 0);int left = 0;int right = nums.size() - 1;for (int i = nums.size() - 1; i >= 0; i--) {if (nums[left] * nums[left] >= nums[right] * nums[right]) {result[i] = nums[left] * nums[left];left++;} else {result[i] = nums[right] * nums[right];right--;}}return result;}
};

这里有个小细节,就是返回的数组需要从后往前添加元素,才能是以小到大的顺序;

4、长度最小的子数组:

这里面也是有细节的

(1)最小长度的初始值需要设置为最大值,才能获取最小长度

代码如下:

class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {int lenth = INT_MAX; // 记录窗口的长度int tail = 0;int sum = 0;for (int head = 0; head < nums.size(); head++) {sum += nums[head];while (sum >= target) {lenth = lenth < (head - tail + 1) ? lenth : (head - tail + 1);sum -= nums[tail];tail++;}}return lenth == INT_MAX ? 0 : lenth;}
};

 5 、螺旋矩阵(明天看)

今日学习时间:2小时

leave message:

The ones that love us never really leave us.

爱我们的人绝对不会真正离我们而去。

 

这篇关于代码随想录第31天 | 455.分发饼干 、376. 摆动序列、53. 最大子序和的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/878541

相关文章

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

SpringBoot+RustFS 实现文件切片极速上传的实例代码

《SpringBoot+RustFS实现文件切片极速上传的实例代码》本文介绍利用SpringBoot和RustFS构建高性能文件切片上传系统,实现大文件秒传、断点续传和分片上传等功能,具有一定的参考... 目录一、为什么选择 RustFS + SpringBoot?二、环境准备与部署2.1 安装 RustF

Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)

《Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个Excel批量样式修改器,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录前言功能特性核心功能界面特性系统要求安装说明使用指南基本操作流程高级功能技术实现核心技术栈关键函

Redis实现高效内存管理的示例代码

《Redis实现高效内存管理的示例代码》Redis内存管理是其核心功能之一,为了高效地利用内存,Redis采用了多种技术和策略,如优化的数据结构、内存分配策略、内存回收、数据压缩等,下面就来详细的介绍... 目录1. 内存分配策略jemalloc 的使用2. 数据压缩和编码ziplist示例代码3. 优化的

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

Python 基于http.server模块实现简单http服务的代码举例

《Python基于http.server模块实现简单http服务的代码举例》Pythonhttp.server模块通过继承BaseHTTPRequestHandler处理HTTP请求,使用Threa... 目录测试环境代码实现相关介绍模块简介类及相关函数简介参考链接测试环境win11专业版python

Python从Word文档中提取图片并生成PPT的操作代码

《Python从Word文档中提取图片并生成PPT的操作代码》在日常办公场景中,我们经常需要从Word文档中提取图片,并将这些图片整理到PowerPoint幻灯片中,手动完成这一任务既耗时又容易出错,... 目录引言背景与需求解决方案概述代码解析代码核心逻辑说明总结引言在日常办公场景中,我们经常需要从 W

使用Spring Cache本地缓存示例代码

《使用SpringCache本地缓存示例代码》缓存是提高应用程序性能的重要手段,通过将频繁访问的数据存储在内存中,可以减少数据库访问次数,从而加速数据读取,:本文主要介绍使用SpringCac... 目录一、Spring Cache简介核心特点:二、基础配置1. 添加依赖2. 启用缓存3. 缓存配置方案方案

MySQL的配置文件详解及实例代码

《MySQL的配置文件详解及实例代码》MySQL的配置文件是服务器运行的重要组成部分,用于设置服务器操作的各种参数,下面:本文主要介绍MySQL配置文件的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要... 目录前言一、配置文件结构1.[mysqld]2.[client]3.[mysql]4.[mysqldum