题目简介
进入贪心算法环节。
455. 分发饼干
假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。
376. 摆动序列
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。
相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
53. 最大子数组和
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
子数组 是数组中的一个连续部分。
初见思路
class Solution:
def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
g.sort()
s.sort()
index = len(s) - 1
result = 0
for i in range(len(g) - 1,-1,-1):
if index >= 0 and s[index] >= g[i]:
result += 1
index -= 1
return result
- 一个要点，正负交替的顺序不重要，重点是当前差值和之前的差值之积一定为负数，那么就一定处于正负交替的过程中。还有就是平峰的时候，不要记入交替的计数。（边界条件：左右边界、平峰的情况）
class Solution:
def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
if len(nums) <= 1:
return len(nums)
pre_diff,cur_diff,result = 0,0,1
for i in range(len(nums)-1):
cur_diff = nums[i+1] - nums[i]
if cur_diff * pre_diff <= 0 and cur_diff != 0:
result += 1
pre_diff = cur_diff
return result
- 使用动态规划（贪心）的方法。
class Solution:
def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
if len(nums) == 1:
return nums[0]
pre_sum,max_sub_sum = nums[0],nums[0]
for i in range(1,len(nums)):
temp_sum = max(pre_sum + nums[i], nums[i])
max_sub_sum = max(temp_sum, max_sub_sum)
pre_sum = temp_sum
return max_sub_sum
当然还有一种更加极限的方法, 当且仅当前一个元素为大于0的元素时加和，最后结果数组中最大值即为我们所求。
class Solution:
def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
for i in range(1, len(nums)):
if nums[i-1]>0:
nums[i] += nums[i-1]
return max(nums)
复盘思路
https://programmercarl.com/0455.%E5%88%86%E5%8F%91%E9%A5%BC%E5%B9%B2.html
https://programmercarl.com/0376.%E6%91%86%E5%8A%A8%E5%BA%8F%E5%88%97.html
https://programmercarl.com/0053.%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%92%8C.html
