1. 前言
由於後面還有很多題型要寫，貪心演算法目前可能就到此為止了，上一篇部落格的地址為
LeetCode解題記錄(貪心演算法)（一）
下面正式開始我們的刷題之旅
2. 貪心
763. 劃分字母區間（中等）
思路
想切割，要有首尾兩個指標，確定了結尾指標，就能確定下一個切割的開始指標。
遍歷字串，如果已掃描部分的所有字元，都只出現在已掃描的範圍內，即可做切割。
注意 ： 貪心的思想為，只要是掃描過的字元，都出現在我掃描的範圍之類，我就切割，不去考慮其他的條件，這樣能保證切割的數量最多
程式碼實現思路
- result 用來儲存結果
- start end，片斷的首尾指標
- map 存放每一個字元的最遠位置
首先通過一個map，記錄了每個字元的最遠的位置，接下來遍歷字串，end是用來記錄，當前已經掃描的字串的最遠的出現的位置，如果當前的位置，等於掃描的字串的最遠位置，則，可以證明，到達了切割的條件，然後切割，存到result裡
class Solution {
public:
vector<int> partitionLabels(string S) {
vector<int> result;
unordered_map<char, int> map; //記錄char c 和其最後出現位置的 map
int start = 0, end = 0;
// 初始化map，記錄每一個字元的最後位置
for (int i = 0; i < S.size(); i ++) {
map[S[i]] = i;
}
for (int i = 0; i < S.size(); i ++) {
end = max(end, map[S[i]]);//記錄已掃描字元的最後一次出現的位置
if (i == end) {//說明後面的片段沒有出現重複的字母了
result.push_back(end - start + 1);//記錄結果
start = i + 1;
}
}
return result;
}
};
406. 根據身高重建佇列(中等)
解題思路
貪心演算法：按照身高從高到低進行排序，矮的放後面，因為矮的即使放在了高的前面，也不會對之前高的產生影響；但高的放在前面，對矮的結果就會產生影響了。
重寫 compare() 方法：身高相同，按照個數升序排序；身高不同，按照身高降序排序。
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
// 先按身高降序，若身高相同則按 k 值升序。
return o1[0] == o2[0] ? o1[1] - o2[1] : o2[0] - o1[0];
}
第二個數字作為索引位置，把陣列放在目標索引位置上，如果原來有數了，會往後移。（在一個 ListList 中的指定位置插入一個元素，當前指定位置的元素會往後面移動一個位置。）
遍歷排序後的陣列，根據 K 插入到 K 的位置上。
class Solution {
public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
int n = people.length;
int m = people[0].length;
if (n == 0 || m == 0) return new int[0][0];
Arrays.sort(people, new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
// 先按身高降序，若身高相同則按 k 值升序。
return o1[0] == o2[0] ? o1[1] - o2[1] : o2[0] - o1[0];
}
});
// 遍歷排序後的陣列，根據 K 插入到 K 的位置上。
List<int[]> list = new ArrayList<>();
for (int[] i : people) {
list.add(i[1], i);
}
return list.toArray(new int[list.size()][2]);
}
}
665. 非遞減數列
給你一個長度為 n 的整數陣列，請你判斷在 最多 改變 1 個元素的情況下，該陣列能否變成一個非遞減數列。
我們是這樣定義一個非遞減數列的： 對於陣列中任意的 i (0 <= i <= n-2)，總滿足 nums[i] <= nums[i + 1]。
示例 1:
輸入: nums = [4,2,3]
輸出: true
解釋: 你可以通過把第一個4變成1來使得它成為一個非遞減數列。
示例 2:
輸入: nums = [4,2,1]
輸出: false
解釋: 你不能在只改變一個元素的情況下將其變為非遞減數列。
提示：
1 <= n <= 10 ^ 4
10 ^ 5 <= nums[i] <= 10 ^ 5
題解:
貪心演算法
本題是要維持一個非遞減的數列，所以遇到遞減的情況時（nums[i] > nums[i + 1]），要麼將前面的元素縮小，要麼將後面的元素放大。
但是本題唯一的易錯點就在這，
如果將nums[i]縮小，可能會導致其無法融入前面已經遍歷過的非遞減子數列；
如果將nums[i + 1]放大，可能會導致其後續的繼續出現遞減；
所以要採取貪心的策略，在遍歷時，每次需要看連續的三個元素，也就是瞻前顧後，遵循以下兩個原則：
需要儘可能不放大nums[i + 1]，這樣會讓後續非遞減更困難；
就是能不放大就不放大，儘量與前面持平
如果縮小nums[i]，但不破壞前面的子序列的非遞減性；
演算法步驟：
遍歷陣列，如果遇到遞減：
還能修改：
修改方案1：將nums[i]縮小至nums[i + 1]；
這個方案是，用i-1,i,i+1,來表示三個數的位置，其中i是我們發現大於i+1的數，那麼當i+1大於i-1的時候，我們應該將i縮小至i+1，為什麼呢，你想啊，你右邊的數比你小，你左邊的數比你小，但是呢，你右邊的數比你左邊的數高，你是不是隻需要和你右邊的一樣高，就能保持非遞減？如果你不這樣，你讓右邊的數增加，這就違反了上面的第一條原則：需要儘可能不放大nums[i + 1]，這樣會讓後續非遞減更困難，因為這種情況，我們的選擇是縮小i
修改方案2：將nums[i + 1]放大至nums[i]；
這種情況是什麼呢，與上一種相反，你左邊右邊的數都比你小，但是你右邊的數比你左邊的數要小，這個時候我們就應該將右邊的數放大，放大至nums[i]，也就是你的大小，這種情況下是沒有爭論的，只能將右邊的數放大，不明白的同學可以自己在紙上畫一畫
如果不能修改了：直接返回false；
這個程式碼需要修改兩個地方，顯然不符合題目要求，返回false
程式碼如下
flag 代表修改機會，因為只有一次，所以用掉了，flag就變成false
class Solution {
public:
bool checkPossibility(vector<int>& nums)
{
if (nums.size() == 1) return true;
bool flag = nums[0] <= nums[1] ? true : false; // 標識是否還能修改
// 遍歷時，每次需要看連續的三個元素
for (int i = 1; i < nums.size() - 1; i++)
{
if (nums[i] > nums[i + 1]) // 出現遞減
{
if (flag) // 如果還有修改機會，進行修改
{
if (nums[i + 1] >= nums[ i - 1])// 修改方案1
nums[i] = nums[i + 1];
else // 修改方案2
nums[i + 1] = nums[i];
flag = false; // 用掉唯一的修改機會
}
else // 沒有修改機會，直接結束
return false;
}
}
return true;
}
};
執行結果
3. 總結
對不起各位，我演算法這塊更新的實在是太慢了，不過最近真的很忙很忙，當然有時候我也會娛樂一下，沒有做到自律，下個星期我還準備開始寫計算機網路和作業系統的專欄，所以演算法這塊，我儘量多寫（其實我就是懶，有時候晚上回家真的好累，不想寫演算法題，，，，）
總之，下個星期，繼續努力，與昨天的自己比較！