贪心1|455.分发饼干|376. 摆动序列|53. 最大子序和
贪心1|455.分发饼干|376. 摆动序列|53. 最大子序和
一、455.分发饼干
题目连接：455. 分发饼干 - 力扣（LeetCode）
- 思路1：用贪心思想，将饼干数组和胃口数组先排序，然后遍历小孩数组，用小饼干优先满足胃口小的，并统计满足小孩数量。 注意遍历时不能先满足胃口大的，即从后向前遍历，因为遍历的是小孩数组，胃口大的不一定有饼干能满足。
- 思路2:将饼干数组和胃口数组先排序，然后遍历饼干数组，将大饼干满足胃口大的。
class Solution {public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);int count = 0;//思路1int start = 0;for(int i = 0; i < s.length && start < g.length; i++){if(s[i] >= g[start]){start++;count++;}}/*//思路2int start1 = s.length - 1;for(int i = g.length - 1; i >= 0; i--){if(start1 >= 0 && g[i] <= s[start1]){start1--;count++;}}*/return count;}
}
二、376. 摆动序列
题目连接：376. 摆动序列 - 力扣（LeetCode）
局部最优：删除单调坡度上的节点（不包括单调坡度两端的节点），那么这个坡度就可以有两个局部峰值。
整体最优：整个序列有最多的局部峰值，从而达到最长摆动序列。
在计算是否有峰值的时候，遍历的下标i ，计算pre（nums[i] - nums[i-1]） 和 cur（nums[i+1] - nums[i]），如果
pre< 0 && cur > 0或者pre > 0 && cur < 0此时就有波动就需要统计。注意分析三种情况：上下坡中有平坡，数组首尾两端，单调坡中有平坡
上下坡中有平坡时，这里统一记录最右边的一个峰值，上坡中最右边是 pre 可以为0，cur < 0；下坡中最右边的是pre 可以为0，cur > 0.
数组首尾两端即数组只有两个元素时，可以写死，就是 如果只有两个元素，且元素不同，那么结果为2。 不另外讨论的话，为了放在规则里，让 result 从 1 开始（默认最右面有一个峰值） ，假设开头有个元素值与数组第一个元素值一样，这样就有3个元素了，即 pre = 0，最右面有一个峰值就是默认数组最后一个元素是峰值，遍历时遍历到nums.length - 2的位置。
单调坡中有平坡时，只需要在 这个坡度 摆动变化的时候，更新pre就行 ，不需要实时更新pre , 即将pre = cur放在if里(实时更新时是放在if后面的)。
class Solution {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {if(nums.length == 1) return 1;int pre = 0;int cur = 0;int result = 1;for(int i = 0; i < nums.length - 1; i++){cur = nums[i + 1] - nums[i];if(pre >= 0 && cur < 0 || pre <= 0 && cur >0){result++;pre = cur;}}return result;}
}
三、53. 最大子序和
题目连接：53. 最大子数组和 - 力扣（LeetCode）
局部最优：当前“连续和”为负数的时候立刻放弃，从下一个元素重新计算“连续和”，因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。
全局最优：选取最大“连续和”
局部最优的情况下，并记录最大的“连续和”，可以推出全局最优。 用贪心算法可以解决
区间的终止位置，就是如果sum取到最大值了，及时记录下来。 相当于是用result记录最大子序和区间和（变相的算是调整了终止位置）。
class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int result = Integer.MIN_VALUE;int sum = 0;for(int i = 0; i < nums.length; i++){sum += nums[i];if(sum > result) result = sum;if(sum < 0) sum = 0;}return result;}
}
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