455.分发饼干
思路
满足能让最小胃口的孩子吃饱
- 首先对饼干和胃口值都进行排序
- 对饼干进行遍历，如果能满足当前孩子的胃口，那么就将结果加1。
实现
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class Solution {
public:
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
sort(g.begin(), g.end());
sort(s.begin(), s.end());
int result = 0;
for(int i = 0; i < s.size(); i++) {
if(result < g.size() && g[result] <= s[i]) {
result++;
}
}
return result;
}
};
复杂度分析
- 时间复杂度：O(nlogn)，快速排序的复杂度为nlogn，遍历的复杂度为n，综合结果为nlogn。
- 空间复杂度：O(1)
376. 摆动序列
思路
摆动序列的问题的解决方法在于取消掉连续增长和连续下降，只取峰值。对于两个端点的处理也是难点。
- 默认右端点有一个峰值，然后从左端点开始遍历。
- 在处理连续相等的值时，需要特殊考虑，只取一端。
实现
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class Solution {
public:
int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
if(nums.size() <= 1) return nums.size();
int prediff = 0;
int curdiff = 0;
int result = 1;
for(int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {
curdiff = nums[i+1] - nums[i];
if((curdiff < 0 && prediff >= 0) || (curdiff > 0 && prediff <= 0)) {
result ++;
prediff = curdiff;
}
}
return result;
}
};
复杂度分析
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(1)
53. 最大子数组和
思路
局部最优：当连续子数组的和为负数时，立即舍弃当前的数组，开始从零开始记。当前结果总和超过结果值时，更新结果。
整体最优：最大的子数组的和。
因为需要考虑结果全部为负数的情况，因此将初始值设为int最小值。
实现
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class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int result = INT32_MIN;
int count = 0;
for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
count += nums[i];
result = result > count ? result : count;
if(count < 0) count = 0;
}
return result;
}
};
复杂度分析
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(1)