贪心之Leetcode122.买卖股票的最佳时机II 55. 跳跃游戏 45.跳跃游戏II
今天是贪心第二天的了!
122.买卖股票的最佳时机II
给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。
返回你能获得的最大利润 。
思路:
本题中理解利润拆分是关键点! 不要整块的去看,而是把整体利润拆为每天的利润。
局部最优:收集每天的正利润,全局最优:求得最大利润。
局部最优可以推出全局最优,找不出反例,试一试贪心!
贪心:
class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:nums = []for i in range(1,len(prices)):num = prices[i] - prices[i-1]if num > 0:nums.append(num)return sum(nums)
动态规划:
下一个章节
55. 跳跃游戏
给定一个非负整数数组 nums ,你最初位于数组的第一个下标。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
判断你是否能够到达最后一个下标。
贪心算法局部最优解:每次取最大跳跃步数(取最大覆盖范围),整体最优解:最后得到整体最大覆盖范围,看是否能到终点。
这道题目关键点在于:不用拘泥于每次究竟跳几步,而是看覆盖范围,覆盖范围内一定是可以跳过来的,不用管是怎么跳的。
class Solution:def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:cover = 0# 边界情况if len(nums) == 1: return Truefor i in range(len(nums)):if i <= cover:cover = max(cover, nums[i] + i)if cover >= len(nums) - 1: return Truereturn False
class Solution:def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:cover = 0# 边界情况if len(nums) == 1: return Truei = 0while i <= cover:cover = max(cover, nums[i] + i)i += 1if cover >= len(nums) - 1: return Truereturn False
45.跳跃游戏II
给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。
每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i] 处,你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:
- 0 <= j <= nums[i]
- i + j < n
返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。
class Solution:def jump(self, nums: List[int]) -> int:if len(nums) == 1:return 0curDistance, nextDistance = 0, 0step = 0for i in range(len(nums)-1):nextDistance = max(nextDistance, nums[i]+i)if i == curDistance:curDistance = nextDistancestep += 1return step
前两道题还算比较好理解,跳跃2有点绕啊!