代码随想录算法训练营第31天|● 理论基础 ● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和

理论基础

贪心算法其实就是没有什么规律可言，所以大家了解贪心算法 就了解它没有规律的本质就够了。

不用花心思去研究其规律， 没有思路就立刻看题解。

基本贪心的题目 有两个极端，要不就是特简单，要不就是死活想不出来。

学完贪心之后再去看动态规划，就会了解贪心和动规的区别

分发饼干

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思路：

从代码中可以看出我用了一个 index 来控制饼干数组的遍历，遍历饼干并没有再起一个 for 循环，而是采用自减的方式，这也是常用的技巧。

有的同学看到要遍历两个数组，就想到用两个 for 循环，那样逻辑其实就复杂了。

代码：

class Solution {public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);int start = s.length-1;//饼干的下标int res=0;for(int i=g.length-1;i>=0;i--){// 循环判断if(start>=0&&s[start]>=g[i]){res++;start--;}}return res;}
}

摆动序列

思路一 贪心算法：

代码：

class Solution {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {if (nums.length <= 1) {return nums.length;}//当前差值int curDiff = 0;//上一个差值int preDiff = 0;int count = 1;//默认最右边是峰值for (int i = 0; i < nums.length-1; i++) {//得到当前差值curDiff = nums[i+1] - nums[i];//如果当前差值和上一个差值为一正一负//等于0的情况表示初始时的preDiffif ((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (curDiff < 0 && preDiff >= 0)) {count++;preDiff = curDiff;}}return count;}
}

思路二：动态规划（想不清楚）

代码：

class Solution {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {// 0 i 作为波峰的最大长度// 1 i 作为波谷的最大长度int dp[][] = new int[nums.length][2];dp[0][0] = dp[0][1] = 1;for (int i = 1; i < nums.length; i++){//i 自己可以成为波峰或者波谷dp[i][0] = dp[i][1] = 1;for (int j = 0; j < i; j++){if (nums[j] > nums[i]){// i 是波谷dp[i][1] = Math.max(dp[i][1], dp[j][0] + 1);}if (nums[j] < nums[i]){// i 是波峰dp[i][0] = Math.max(dp[i][0], dp[j][1] + 1);}}}return Math.max(dp[nums.length - 1][0], dp[nums.length - 1][1]);}

最大子序和

思路：

代码：

class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int sum = Integer.MIN_VALUE;int count = 0;for(int i=0;i<nums.length;i++){count+=nums[i];//?来判断是否结果是负数sum=Math.max(sum,count);// 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）if(count<0){//重置起始位置count=0;}}return sum;}
}