欢迎关注个人公众号:爱喝可可牛奶 LeetCode算法训练-贪心算法 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和 前置知识 贪心算法核心是找局部最优解,通过局部最优推导出全局最优 LeetCode 455. 分发饼干 分析 要求:把饼干分给孩子,并返回分了多少个孩子 局部最优:小饼干分给胃口小的 代码 class Solution { public int findContentChildren(int[] g, int[] s) { Arrays.sort(g); Arrays.…

376. 摆动序列 题目 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…

贪心算法#结构体 Problem Description "今年暑假不AC?" "是的." "那你干什么呢?" "看世界杯呀,笨蛋!" "@#$%^&*%..." 确实如此,世界杯来了,球迷的节日也来了,估计很多ACMer也会抛开电脑,奔向电视了. 作为球迷,一定想看尽量多的完整的比赛,当然,作为新时代的好青年,你一定还会看一些其它的节目,比如新闻联播(永远不要忘记关心国家大事).非常6+7.超级女…

之前写了一篇有关正則表達式的文章.主要是介绍了正則表達式中通配符 转义字符 字符集 选择符和子模式 可选项和反复子模式 字符串的開始和结尾 ,有兴趣的能够查看博客内容. 此文章主要内容将要介绍re中的贪心和非贪心算法: 贪心: 使用 .* 匹配字符串 当中标点 . 表示通配符,能够用来匹配除换行符之外的随意符号.* 为反复子模式,同意模式反复0次或者多次. 贪心算法将会依照尽可能大的原则去匹配字符串. 非贪心:  使用 .*? 匹配字符串 当中标点 . 表示通配符,能够用来匹配除换行符之外的随意…

思路: 尽量先将小饼干分配给胃口小的孩子,故而饼干和孩子胃口都应该先排序. python中,a.sort()只能用于a为list, sort()是可变对象的方法,无参数,无返回值,但会影响改变对象. sorted()不会发生上述情况,sorted()函数需要一个参数(参数可以是列表.字典.元组.字符串,所有的可迭代序列都行) 只是要注意一点,g和s长度不定,需要确保所有的饼干都可以遍历到且胃口索引没有超出. class Solution(object): def findContentChild…

[题目描述] 给定一个整数数组 nums ,找到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. 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],输出: 6解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6.进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的分治法求解. [解答] 解法:动态规划法   如果Sum<0,那么 Sum + nums[i] < nums[i] ,在这种情况下,Sum 对 nums[i] 没有任何的增益效果…

在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并.快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题. 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者.无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码. 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1.定义…

概述 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商…

动态规划 动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的优化算法.下面有一些用动态规划来解决实际问题的算法: 最少硬币找零 给定一组硬币的面额,以及要找零的钱数,计算出符合找零钱数的最少硬币数量.例如,美国硬币面额有1.5.10.25这四种面额,如果要找36美分的零钱,则得出的最少硬币数应该是1个25美分.1个10美分和1个10美分共三个硬币.这个算法要解决的就是诸如此类的问题.我们来看看如何用动态规划的方式来解决. 对于每一种面额,我们都分别…

1,贪心算法 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1…