学习篇|leetcode刷题笔记-贪心篇

题型1、2个维度的要求

战略:

不能顾此失彼,先从一个维度下手,再解决另个维度的问题

典型例题:

135. 分发糖果
406. 根据身高重建队列

题型2、区间问题

战略:

先考虑如何排序,根据排序后的结果贪心实现

典型例题:

452. 用最少数量的箭引爆气球
435. 无重叠区间


以上本质都是在求有几个重叠区段

56. 合并区间
为什么不能按照右端排序?
\color{green}{不能通过的案例({2,3},{4,5},{6,7},{8,9},{1,10})}

题型3、763. 划分字母区间

战术:

利用双指针划定当前区间端

    public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        int start = 0;
        int end = 0;
        int[] arr = new int[26];
        Arrays.fill(arr, -1);
        List<Integer> resultList = new ArrayList<>();
        for (int i=0; i<s.length(); ++i) {
            // 双指针找到一组子字符串的end
            while (i<=end) {
                char ch = s.charAt(i);
                if (arr[ch-'a']==-1) {
                    // 找到当前字符的end
                    int j = s.length()-1;
                    for (; j>=i; --j) {
                        if (s.charAt(j) == ch) {
                            break;
                        }
                    }
                    arr[ch-'a'] = j;
                }
                end = Math.max(end, arr[ch-'a']);
                i++; 
            }
            
            resultList.add(end-start+1);
            start = i;
            end = start;
            i--; 
        }

战术改进:

因为是26个小写字母,可以用26长度的int数组表示每个字母在字符串中最后的位置。其实双指针也是 为了找到最后的字母位置。但是这种方法限定了,必须提前知道字符串的范围是哪些字符组成。


public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        int[] position = new int[26];
        Arrays.fill(position, -1);
        char[] ch = s.toCharArray();
        for (int i=0; i<ch.length; ++i) {
            position[ch[i]-'a'] = i;
        }
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        int start = -1;
        int end = 0;
        for (int i=0; i<ch.length;++i) {
            end = Math.max(position[ch[i]-'a'], end);
            if (end == i) {
                result.add(end-start);
                start=end;
            }
        }
        return result;
}

题型4、738. 单调递增的数字

战术:非贪心的做法

找到第一个不单调的位置,包括相等的,变该位置为当前数字-1,在该位置后面的变9。为方便处理,数字要改字符串处理,这一点可以引申,以后遇到类似问题注意处理。

public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
        String[] strings = (n+"").split("");
        int[] position = new int[10];
        Arrays.fill(position, -1);
        int start = -1;
        for (int i=0; i<strings.length; ++i) {
            int num = Integer.parseInt(strings[i]);
            if (position[num] == -1){
              position[num] = i;
            }

            if (i>0){
                int a = Integer.parseInt(strings[i-1]);
                int b = Integer.parseInt(strings[i]);
                if (a>b) {
                    start = position[a];
                    break;
                }
            }
        }
        if (start==-1) {
            return n;
        } else {
            strings[start] = (Integer.parseInt(strings[start])-1)+"";
            for (int i=start+1; i<strings.length; ++i) {
                strings[i] = "9";
            }
        }
        return Integer.parseInt(String.join("",strings));
    }

战术改进:找到第一个不单调的位置,并不容易,代码也比较冗长,同时使用了position保存数字首次出现的位置,内存消耗高。如何改进?
逆向遍历,如果nums[i]<nums[i-1], 记录i的位置,同时nums[i-1]-1。

public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
        String[] strings = (n + "").split("");
        int start = strings.length;
        for (int i = strings.length - 1; i > 0; i--) {
            if (Integer.parseInt(strings[i]) < Integer.parseInt(strings[i - 1])) {
                strings[i - 1] = (Integer.parseInt(strings[i - 1]) - 1) + "";
                start = i;
            }
        }
        for (int i=start; i<strings.length; ++i) {
            strings[i] = "9";
        }

        return Integer.parseInt(String.join("",strings));
    }
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