文章目录[隐藏]
- 1. 贪心算法基本介绍
- 2. 题目
- 题一:给定一个由字符串组成的数组 strs,必须把所有的字符串拼接起来,返回所有可能的拼接结果中,字典序最小的结果
- 题二:一些项目要占用一个会议室宣讲,会议室不能同时容纳两个项目的宣讲。给你每一个项目的开始时间和结束时间,你来安排宣讲的日程,要求会议室进行的宣讲的场次最多。返回最多的宣讲场次
- 题三:一块金条切成两半,是需要花费和长度数值一样的铜板的。比如长度为20的金条,不管怎么切,都需要花费20个铜板。一群人想整分整块金条,怎么分最省铜板?输入一个数组,返回分割的最小代价
- 题四:输入:正数数组 costs、正数数组 profits、正数 K、正数 M。cost[i] 表示 i 号项目的花费,profits[i] 表示 i 号项目在扣除花费之后还能挣到的钱,K 表示你只能串行的最多做 K 个项目,M 表示你初始的资金。说明:你没做完一个项目,马上获得的收益,可以支持你去做下一个项目。不能并行的做项目。输出:你最后获得的最大钱数
- 题五: 给定一个字符串 str,只由 ‘X’ 和 ‘.’ 两种字符构成。‘X’ 表示墙,不能放灯,也不需要点亮;’.’ 表示居民点,可以放灯,需要点亮。如果灯放在 i 位置,可以让 i-1、i 和 i+1 三个位置被点亮。返回如果点亮 str 中所有需要点亮的位置,至少需要几盏灯
前言: 对于贪心算法的学习主要以增加阅历和经验为主,也就是多做多积累经验,以下通过几个题目来介绍贪心算法的乐趣!
1. 贪心算法基本介绍
- 是一种局部最功利的标准,总是做出在当前看来是最好的选择
- 难点在于证明局部最功利的标准可以得到全局最优解
- 贪心一般跟排序和堆有关
- 贪心算法的难点在于如何证明该标准可行,但是证明往往较难,可以通过对数器来验证最终的方式是否可行
2. 题目
题一:给定一个由字符串组成的数组 strs,必须把所有的字符串拼接起来,返回所有可能的拼接结果中,字典序最小的结果
方法模板: 为了得到字典序最小的结果,我们可以将数组进行排序,使排序后的数组拼接的字符串的字典序最小即可。排序规则为字符串 a 和 字符串 b进行 a + b
和 b + a
的拼接后比比较这两者的字典序大小,如果 a + b
小,则字符串 a 排在 字符串 b 前。
public static class MyComparator implements Comparator<String> {
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
return (o1 + o2).compareTo(o2 + o1);
}
}
public static String lowestString(String[] strs) {
if (strs == null || strs.length == 0) {
return "";
}
Arrays.sort(strs, new MyComparator());
String ans = "";
for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
ans += strs[i];
}
return ans;
}
示例代码:
public static void main(String[] args) {
String[] strs = {"ba", "b", "cda"};
System.out.println(lowestString(strs));
}
// 结果为:babcda
题二:一些项目要占用一个会议室宣讲,会议室不能同时容纳两个项目的宣讲。给你每一个项目的开始时间和结束时间,你来安排宣讲的日程,要求会议室进行的宣讲的场次最多。返回最多的宣讲场次
结束时间最早
方法模板: 当我们思考该问题时,我们可能会想着使用开始时间最早或者宣讲时间最短来进行验证,但是这种贪心思路是错误的,正确的方法是以结束时间最早来思考这道题。找到第一个结束时间最早的会议,然后删除其余开始时间早于最早结束时间的会议,然后再找第二个结束时间最早的会议…
public static class Program {
public int begin;
public int end;
public Program(int begin, int end) {
this.begin = begin;
this.end = end;
}
}
public static int bestArrange(Program[] programs) {
Arrays.sort(programs, new MyComparator());
int timeLine = 0;
int count = 0;
for (int i = 0; i < programs.length; i++) {
if (programs[i].begin >= timeLine) {
count++;
timeLine = programs[i].end;
}
}
return count;
}
public static class MyComparator implements Comparator<Program> {
@Override
public int compare(Program o1, Program o2) {
return o1.end - o2.end;
}
}
示例代码:
public static void main(String[] args) {
Program[] programs = { new Program(1, 2), new Program(1, 5), new Program(3, 4), new Program(5, 6) };
System.out.println(bestArrange(programs));
}
// 结果为:3
题三:一块金条切成两半,是需要花费和长度数值一样的铜板的。比如长度为20的金条,不管怎么切,都需要花费20个铜板。一群人想整分整块金条,怎么分最省铜板?输入一个数组,返回分割的最小代价
举例:
例如,给定数组{10, 20, 30},代表一共三个人,整块金条长度为60,要将金条分成10,20,30三个部分。
如果先把长度60的金条分成10和50,花费60;再把长度50的金条分成20和30,花费50,一共花费110的铜板
如果先把长度60的金条分成30和30,花费60,再把长度30的金条分成30和10,花费30,一共花费90铜板
方法模板: 思考该题时可能会想到以最大部分的金条长度来切割,但是该贪心思路是错误的(如要分割成长度为97、98、99、100几部分,则要先将金条分成 97+98 和 99+100 两部分)。这里可以建一个小根堆,然后依次弹出堆顶两个元素相加,相加的结果就是这两块金条分割的花费,然后再将该结果入堆,继续以上步骤,直到堆中只剩一个数值
public static int lessMoney(int[] arr) {
Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();
for(int num : arr) {
queue.add(num);
}
int money = 0;
int cur = 0;
while(queue.size() > 1) {
cur = queue.poll() + queue.poll();
money += cur;
queue.add(cur);
}
return money;
}
示例代码:
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {10, 20, 30};
System.out.println(lessMoney(arr));
}
// 结果为:90
题四:输入:正数数组 costs、正数数组 profits、正数 K、正数 M。cost[i] 表示 i 号项目的花费,profits[i] 表示 i 号项目在扣除花费之后还能挣到的钱,K 表示你只能串行的最多做 K 个项目,M 表示你初始的资金。说明:你没做完一个项目,马上获得的收益,可以支持你去做下一个项目。不能并行的做项目。输出:你最后获得的最大钱数
方法模板: 可以构建一个以项目的花费从低到高的小根堆,并将所有项目入堆,再构建一个以项目的利润从高到低的大根堆,将小根堆中消费少于当前拥有的资金的项目弹出,并加入到大根堆中,取利润最高的项目进行购买,之后依次进行以上步骤
public static class Program {
public int cost;
public int profit;
public Program(int cost, int profit) {
this.cost = cost;
this.profit = profit;
}
}
public static class MinCostComparator implements Comparator<Program>{
@Override
public int compare(Program o1, Program o2) {
return o1.cost - o2.cost;
}
}
public static class MaxProfitComparator implements Comparator<Program>{
@Override
public int compare(Program o1, Program o2) {
return o2.profit - o1.profit;
}
}
public static int findMaximizedCapital(int K, int W, int[] profits, int[] capital) {
Queue<Program> minCostQ = new PriorityQueue<>(new MinCostComparator());
Queue<Program> maxProfitQ = new PriorityQueue<>(new MaxProfitComparator());
for(int i = 0; i < capital.length; i++) {
Program program = new Program(capital[i], profits[i]);
minCostQ.add(program);
}
while(K > 0) {
while(minCostQ.size() > 0 && minCostQ.peek().cost <= W) {
maxProfitQ.add(minCostQ.poll());
}
if(maxProfitQ.isEmpty()) {
break;
}
W += maxProfitQ.poll().profit;
K--;
}
return W;
}
示例代码:
public static void main(String[] args) {
int[] capital = {2,1,6,4};
int[] profits = {2,3,1,4};
int K = 3;
int W = 1;
System.out.println(findMaximizedCapital(K,W,profits,capital));
}
// 结果为:10
题五: 给定一个字符串 str,只由 ‘X’ 和 ‘.’ 两种字符构成。‘X’ 表示墙,不能放灯,也不需要点亮;’.’ 表示居民点,可以放灯,需要点亮。如果灯放在 i 位置,可以让 i-1、i 和 i+1 三个位置被点亮。返回如果点亮 str 中所有需要点亮的位置,至少需要几盏灯
方法模板: 假设 index 位置是墙时,那么 index = index+1;当 index 位置是居民点时,index+1 位置为墙时,就需要一盏灯,并且 index = index+2;当 index 位置为居民点,index+1 位置为居民点,不论 index+2 位置为居民点还是墙,都需要一盏灯,并且 index = index+3
public static int minLight(String road) {
char[] str = road.toCharArray();
int index = 0;
int light = 0;
while(index<str.length) {
if(str[index] == 'X') {
index++;
}else {
light++;
if(index+1==str.length) {
break;
}else {
if(str[index+1]=='X') {
index=index+2;
}else {
index=index+3;
}
}
}
}
return light;
}
示例代码:
public static void main(String[] args) {
String road = "X.XX..X...X....X";
System.out.println(minLight(road));
}
// 结果为:5
版权声明:本文为CSDN博主「吞吞吐吐大魔王」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_51367845/article/details/123167925
暂无评论