LeetCode笔试刷题一. 贪心算法

一、算法解释

贪心算法或贪心思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的，从而使最后得到的结果是全局最优的。

二、题型

2.1 分配问题

455. 分发饼干
饥饿度最小的最容易吃饱，将饥饿度从小到大排序，然后饼干也从小到大排序。
456. 分发糖果
糖果问题，一群孩子站成一排，每一个孩子有自己的评分。现在需要给这些孩子发糖果，规则是如果一个孩子的评分比自己身旁的一个孩子要高，那么这个孩子就必须得到比身旁孩子更多的糖果；所有孩子至少要有一个糖果。求解最少需要多少个糖果。
思路：从左到右遍历一遍，再从右到左遍历一遍，每次比较分数和糖果数目（如果分数一样，怎么决定呢~~~~）

2.2 区间问题

435. 无重叠区间问题
给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。
注意:
可以认为区间的终点总是大于它的起点。
区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。

思路：
我们主要关注区间的结尾，区间的结尾越小，留给其他区间的空间就越大，将区间按结尾排序。每次比较下个区间的开始和前一个区间的结尾即可。

三、练习

605. 种花问题

假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
给你一个整数数组 flowerbed 表示花坛，由若干 0 和 1 组成，其中 0 表示没种植花，1 表示种植了花。另有一个数 n ，能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花？能则返回 true ，不能则返回 false。

输入：flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 1
输出：true

解题思路：

设一个记录能种的花的数目count。对flowered列表先前后补0，解决边界问题，然后每次判断前一个和后一个是否都为0，是的话就赋值为1，并且count加1。

class Solution:def canPlaceFlowers(self, flowerbed: List[int], n: int) -> bool:flowerbed = [0] + flowerbed + [0]count = 0for i in range(1, len(flowerbed) - 1):if flowerbed[i] == 0:if flowerbed[i - 1] == 0 and flowerbed[i + 1] == 0:flowerbed[i] = 1count += 1return count >= n

思路二，设置变量记录0的数目和能种的花的数目。如果有连续的三个0，这说明中间能种一棵花，这时候0的数目从1开始。

class Solution:def canPlaceFlowers(self, flowerbed: List[int], n: int) -> bool:zero_count, count = 1, 0for i in range(len(flowerbed)):if flowerbed[i] == 0:zero_count += 1if zero_count == 3:flowerbed[i-1] = 1zero_count = 1count += 1else:zero_count = 0if zero_count == 2:count += 1return count >= n

452. 用最少数量的箭引爆气球

思路：这道题有点像无重叠区间。将区间按右端点从低往高排序，每次比较后一个区间的左端点和前一个区间的右端点，如果右端点小于等于左端点，那么可以用同一根箭引爆，这个时候删除列表里的后一个区间，继续比较。

思路二，也可以比较左端点，从低到高排序，这个时候端点的判断要用min函数，不能跟上面一样直接赋值，因为可能出现[[1,10],[3,9],…]，这种情况。这个时候重合区间是[3,9]。而如果按右端点排序，那就是[[3,9],[1,10],…]，就可以直接删除[1,10]，继续后面的比较。

class Solution:def findMinArrowShots(self, points: List[List[int]]) -> int:points = sorted(points, key = lambda x: x[0])points.sort()i, st = 0, 0times = len(points) - 1while i < times:if points[st + 1][0] <= points[st][1]:# points[st + 1][1] = points[st][1]points[st + 1][1] = min(points[st][1], points[st+1][1])del points[st]else:st += 1i += 1return len(points)

763 划分字母区间

字符串 S 由小写字母组成。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段中。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。
思路：先记录下每个字母出现的最后位置（可以用字典存储）。然后两个指针，一个指向区间开始，一个指向结束。后面遍历字母，对于每个出现的字母，结束指针跑到该字母出现的最后位置，如果遍历到的位置刚好是结束指针的位置，说明前面可以划分为一个区间。

class Solution:def partitionLabels(self, s: str) -> List[int]:saveDict = {}for i, char in enumerate(s):saveDict[char] = i# print(saveDict)st, end = 0, 0splitList = []for i, char in enumerate(s):end = max(end, saveDict[char])if i == end:splitList.append(end - st + 1)st = end + 1# print(splitList)return splitList

#### 406 根据身高重建队列
假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面正好有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。

请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性（queue[0] 是排在队列前面的人）。

输入：people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]
输出：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

先将身高从高往低排序，再将前面出现的人从低到高排序。
接下来执行插入操作，因为kik_iki表示前面升高大于等于hih_ihi的人数，身高从高往低排序，后面插入的人不会对前面产生影响。

class Solution:def reconstructQueue(self, people: List[List[int]]) -> List[List[int]]:people.sort(key = lambda x: (-x[0], x[1]))res = []for p in people:res.insert(p[1], p)return res