LeetCode T122 买卖股票的最佳时机II
题目链接:122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣(LeetCode)
题目思路:
这题的基本思路还是使用贪心算法,有人可能还在思考啥是贪心算法,这个算法就是你提出一个思想,且找不到明显的反例,这个思路就可以一试,这道题的局部最优就是后一天减去前一天的结果大于0,全局最优就是利润最多,所以我们就有一个思路,for循环从0开始遍历这个数组,只要每次取出两天中的股票差和前一天作比较,如果>0就加入累计和里,小于0则不做处理,最后就能得到所求答案了.
更好理解的解释:
这道题目可能我们只会想,选一个低的买入,再选个高的卖,再选一个低的买入.....循环反复。
如果想到其实最终利润是可以分解的,那么本题就很容易了!
如何分解呢?
假如第 0 天买入,第 3 天卖出,那么利润为:prices[3] - prices[0]。
相当于(prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) + (prices[1] - prices[0])。
此时就是把利润分解为每天为单位的维度,而不是从 0 天到第 3 天整体去考虑!
那么根据 prices 可以得到每天的利润序列:(prices[i] - prices[i - 1]).....(prices[1] - prices[0])。
题目代码:
class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { int maxP = 0; for(int i = 0;i<prices.length-1;i++) { maxP += Math.max(prices[i+1] - prices[i],0); } return maxP; } }
LeetCode T55 跳跃游戏
题目思路:
这题我们可以换一个思想,将跳跃问题转换为覆盖问题,我们每遇到一个元素就跳到这个元素可以覆盖到的最大位置,当能覆盖下整个数组的时候,就说明能达到,返回true,否则返回false
这题的局部最优是每次取最大跳跃步数 全局最优是最后得到整体最大覆盖范围,看是否能到终点。
题目代码:
class Solution { public boolean canJump(int[] nums) { int cover = 0; if(nums.length == 1) { return true; } for(int i = 0;i<=cover;i++) { cover = Math.max(i+nums[i],cover); if(cover>=nums.length-1) { return true; } } return false; } }
LeetCode T45 跳跃游戏II
题目链接:45. 跳跃游戏 II - 力扣(LeetCode)
题目思路:
这题我们仍然使用贪心的思路来解决问题,我们仍然是判断每次能跳的最大步数来达到用最少的步数到达终点,这题我们仍然采用覆盖的思想,我们采用一个cur记录下目前的最大覆盖,采用一个next记录下次跳到哪个位置(在覆盖中更新以得到最大距离),一个result记录步数,只要cur没走到终点后面,我进行更新cur的时候就算走了一步,如果到终点或者超越终点了,就跳出循环,直接返回目前记录的步数即可
题目代码:
class Solution { public int jump(int[] nums) { int result = 0; int next = 0; int cur = 0; for(int i = 0;i<nums.length;i++) { next = Math.max(i+nums[i],next); if(i == cur) { if(cur<nums.length-1) { result++; cur = next; } else { break; } } } return result; } }