当前位置: 首页 > news >正文

day32贪心算法 part02

贪心系列的时候,题目和题目之间貌似没有什么联系,是真的就是没什么联系,因为贪心无套路,没有个整体的贪心框架解决一系列问题,只能是接触各种类型的题目锻炼自己的贪心思维。贪心只是一类题的统称,并没有什么固定套路。

122. 买卖股票的最佳时机 II

给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

难点:这个题别用现实生活中买股票的经验去想,现实生活中哪有知道明天和后几天的股票价格的

其实是阅读理解题,描述问题很抽象,其实就是若相邻两数是升高,则累加其升高的值

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {// 先买才能卖,所以是向后比较,有的赚就买入,这就是贪心// 别的讲一堆都是干扰项// 这个题别用现实生活中买股票的经验去想,现实生活中哪有知道明天和后几天的股票价格的int pofit = 0;for (int i = 0; i < prices.length - 1; i++) {if (prices[i + 1] > prices[i]) { // 如果在第一天看到第二天股票要涨,赶紧买入,第二天卖出pofit += prices[i + 1] - prices[i];}}return pofit;}
}

55. 跳跃游戏

给你一个非负整数数组 nums ,你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

判断你是否能够到达最后一个下标,如果可以,返回 true ;否则,返回 false 。

难点:这题还行,不算难,

class Solution {public boolean canJump(int[] nums) {if (nums.length == 1) return true;int cover = nums[0];for (int i = 0; i <= cover; i++) {cover = Math.max(cover, i + nums[i]);if (cover >= nums.length - 1) return true; // 注意这里是nums.length - 1,数组取不到length}return false;}
}

45. 跳跃游戏 II

给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。

每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i] 处,你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:

0 <= j <= nums[i]
i + j < n
返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。
在这里插入图片描述

难点:一定要跟着代码结合上面的这个图走一遍,就啥都懂了

class Solution {public int jump(int[] nums) {if (nums == null || nums.length == 1 || nums.length == 0) return 0;int curDistance = 0; // 一开始站在0这个位置上,所以当前覆盖距离就是0int maxDistance = 0; // 这个变量是用来记录当前这一步里最远能跳多远int count = 0;for (int i = 0; i < nums.length; i++) { // 遍历这些元素就是在找这一步里最远能走多远// 每遍历一个nums的元素,就要是否需要更新一次最远覆盖距离maxDistance = Math.max(maxDistance, i + nums[i]);if (maxDistance >= nums.length - 1) { // 说明再跳一步就能达到最远距离count++;return count;}//走到当前覆盖的最大区域时,更新下一步可达的最大区域// 这里是最难理解的,这里相当于走一步的过程,因为虽然当前最大覆盖距离在变// ,但是你那一步是没有走出去的if (i == curDistance) { // 这一步走到头了,该走下一步了curDistance = maxDistance; // 往最远的地方走count++;}}return count;}
}
http://www.lryc.cn/news/310571.html

相关文章:

  • 判断docker 镜像启动成功 shell脚本
  • Android AppCompatActivity 方法详解
  • [FastDDS] 基于eProsima FastDDS的移动机器人数据中间件——介绍与准备工作
  • 4. 编写app组件
  • 经典的算法面试题(1)
  • 微信小程序 --- mobx-miniprogram miniprogram-computed
  • 【HTML】HTML基础2(一些常用标签)
  • Jmeter 安装
  • 控制液压比例插装阀放大器
  • [设计模式Java实现附plantuml源码~行为型]定义算法的框架——模板方法模式
  • nftables 测试一拒绝所有流量
  • 练习 3 Web [ACTF2020 新生赛]Upload
  • Linux中docker项目提示No such file or directory
  • PyTorch 中的 apply
  • 张宇30讲学习笔记
  • SpringBoot接口防抖(防重复提交)的一些实现方案
  • Qt/C++音视频开发67-保存裸流加入sps/pps信息/支持264/265裸流/转码保存/拉流推流
  • 【Web】速谈FastJson反序列化中TemplatesImpl的利用
  • RK3568 RK809电源管理 RTC功能使能 定时唤醒
  • 大模型(LLM)的token学习记录-I
  • 探索前景:机器学习中常见优化算法的比较分析
  • 基于MRI的阿尔兹海默症病情预测
  • 高维中介数据: 联合显着性(JS)检验法
  • 冒泡排序 和 qsort排序
  • asp.net core webapi接收application/x-www-form-urlencoded和form-data参数
  • 程序环境和预处理(2)
  • Redis安全加固策略:绑定Redis监听的IP地址 修改默认端口 禁用或者重命名高危命令
  • Vuepress的使用
  • docker安装php7.4安装
  • 曲线生成 | 图解Dubins曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)