我要评论贪心算法 常见的使用方法逻辑整理
1. 贪心算法 特点
贪心算法，又名贪婪法，是寻找最优解问题的常用方法，这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤，但每个步骤都应用 贪心原则 ，选取当前状态下最好/最优的选择（局部最有利的选择），并以此希望最后堆叠出的结果也是最好/最优的解。
2. 贪心算法 通用方法
贪婪法的基本步骤：
- 步骤1：从某个初始解出发；
- 步骤2：采用迭代的过程，当可以向目标前进一步时，就根据局部最优策略，得到一部分解，缩小问题规模；
- 步骤3：将所有解综合起来。
3. 常见面试题
一些总结
3.1 划分字母区间
给你一个字符串 s 。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。
注意，划分结果需要满足：将所有划分结果按顺序连接，得到的字符串仍然是 s 。
返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。
示例 1：
输入：s = “ababcbacadefegdehijhklij”
输出：[9,7,8]
解释：
- 划分结果为 “ababcbaca”、“defegde”、“hijhklij” 。
- 每个字母最多出现在一个片段中。
- 像 “ababcbacadefegde”, “hijhklij” 这样的划分是错误的，因为划分的片段数较少。
示例 2：
输入：s = “eccbbbbdec”
输出：[10]
解法
- 首先对字符串进行分割一定是从下标等于0的字符s1开始，找到最远的s1的下标index，循环0到index中的所有字符，找到这些字符的最远下标位置maxlength
- 如果maxlength大于index，则循环的边界要改为maxlength，直到0到max之间的字符都在这个片段之外不存在。
- 然后对字符串s进行substring截取，得到一个新的字符串，重复这一步骤，直到s变为空字符串
代码示例
class solution {
public list<integer> partitionlabels(string s) {
list<integer> list = new arraylist<>();
while(!s.equals("")) {
string sub = s.substring(0,1);
int i = s.lastindexof(sub);
int maxlength = i;
for(int j = 0;j < maxlength;j++) {
int i1 = s.lastindexof(s.substring(j, j+1));
maxlength = math.max(maxlength, i1);
}
list.add(maxlength + 1);
s =s.substring(maxlength + 1);
}
return list;
}
}
3.2 买卖股票的最佳时机
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
示例 1：
输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
示例 2：
输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
解法
买股票的核心思想是低买高卖，因此应单随时记录后续的最低点以及最大利润，统计最大利润
代码示例
class solution {
public int maxprofit(int[] prices) {
int minprice = integer.max_value;
int maxpro = 0;
for(int i = 0;i < prices.length;i++) {
maxpro = math.max(maxpro, prices[i]-minprice);
minprice = math.min(minprice, prices[i]);
}
return maxpro;
}
}
3.3 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 。
示例 1：
输入：nums = [2,3,1,1,4]
输出：true
解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。
示例 2：
输入：nums = [3,2,1,0,4]
输出：false
解释：无论怎样，总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 ， 所以永远不可能到达最后一个下标。
思路和解法
随时记录当前位置 i + nums[i] > maxposition,如果满足说明就到底最大的位置了
class solution {
public boolean canjump(int[] nums) {
int maxpos = 0;
for(int i = 0;i < nums.length;i++) {
if(i <= maxpos) {
maxpos = math.max(maxpos, i + nums[i]);
if(maxpos >= nums.length - 1) {
return true;
}
}
}
return false;
}
}
3.4 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]。
示例 1:
输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。
示例 2:
输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2
解法思路
整体上跟跳跃游戏一致，只是稍作变通
代码示例
class solution {
public int jump(int[] nums) {
int posi = nums.length - 1;
int step = 0;
while(posi > 0) {
for(int i = 0;i < nums.length;i++) {
if(i + nums[i] >= posi) {
posi = i;
step++;
break;
}
}
}
return step;
}
}
4. 参考文档
暂无，相关面试题请参考leetcode以及相关说明
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