【贪心算法】day1
📝前言说明:
- 本专栏主要记录本人的贪心算法学习以及LeetCode刷题记录,按专题划分
- 每题主要记录:(1)本人解法 + 本人屎山代码;(2)优质解法 + 优质代码;(3)精益求精,更好的解法和独特的思想(如果有的话);(4)这个贪心算法正确性的证明
- 文章中的理解仅为个人理解。如有错误,感谢纠错
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题目
- 贪心算法导论
- 860. 柠檬水找零
- 优质解
- 证明
- 2208. 将数组和减半的最少操作次数
- 个人解
- 证明
贪心算法导论
贪心策略的核心思想:局部最优 当做 全局最优
- 把解决问题的过程分为若干步
- 解决每一步时,都选择当前看起来 “最优的” 解法
- “希望” 这个局部最优是全局最优
贪心算法的特点:
- 根据 “贪心策略” 得到的结果可能是错误的
- 正确的 “贪心策略” 需要证明 “正确性”
- 不同题目的贪心策略不同,把我们遇到的贪心策略当 “经验” 来看就好
860. 柠檬水找零
题目链接:https://leetcode.cn/problems/lemonade-change/description/
优质解
思路:
- 问题分析(一杯柠檬水
5
元):找零问题可以分情况讨论5
元 → 不用找,直接收下10
元 → 收下,且找5
元20
元 → 收下,找10
+5
or5
* 3
- 前两种情况是固定找法,只有
20
的时候有选择,此时最优解是:优先找10
+5
(这就是本题的贪心策略)
代码:
class Solution {
public:bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {int arr[2]; // 用来存放 5, 10 元的数量memset(arr, 0, sizeof(arr));for(auto b: bills){if(b == 5)arr[0]++;else if(b == 10){arr[1]++;arr[0]--;}else{if(arr[1] > 0) // 有 10 块的优先找10块的{arr[1]--; arr[0]--;}elsearr[0] -= 3;}if(arr[0] < 0) return false;}return true;}
};
时间复杂度:O(n)O(n)O(n)
空间复杂度:O(1)O(1)O(1)
证明
利用:交换论证法
原理:在不破坏最优解的 “最优性质” 的前提下,将最优解调整成贪心解,则代表这个贪心解是正确的
在这个问题中:只有遇到 20
元的时候才需要考虑策略:
- 贪心策略:有
10
就优先10
+5
- 最优策略:每次找
20
:可能10
+5
或5
+5
+5
(未知的)
最优策略中:当选择 5
+ 5
+ 5
的时候,如果有多的10
块钱,此时可以用10
元替换一个 5
+ 5
,(此时,最优解依然是最优解,即:依然可以保证能够找零成功,所以这个最优解可以调整为贪心解)
2208. 将数组和减半的最少操作次数
题目链接:https://leetcode.cn/problems/minimum-operations-to-halve-array-sum/description/
个人解
思路:
- 每次选最大的来减小一半
- 意味着要排序,可以利用大根堆
屎山代码:
class Solution {
public:int halveArray(vector<int>& nums) {priority_queue<double> arr;double sum = 0;for(auto x: nums){sum += x;arr.push(x);}double cur = sum;int count = 0;while(cur > sum / 2){count++;double max = arr.top();arr.pop();cur -= max / 2;arr.push(max / 2);}return count;}
};
时间复杂度:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)
空间复杂度:O(n)O(n)O(n)
证明
依旧是:交换论证法
- 某次选择中,若:最优解中选择的数
x
< 贪心中的y
- 易知,此
x
可用y
替换
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