算法-貪心思想


算法-貪心思想

 

    庭前看玉樹,腸斷憶連枝

 

一、剪繩子

1、題目描述

把一根繩子剪成多段,並且使得每段的長度乘積最大。

n = 2
return 1 (2 = 1 + 1) n = 10
return 36 (10 = 3 + 3 + 4)

2、解題思路

貪心

盡可能得多剪長度為 3 的繩子,並且不允許有長度為 1 的繩子出現。如果出現了,就從已經切好長度為 3 的繩子中拿出一段與長度為 1 的繩子重新組合,把它們切成兩段長度為 2 的繩子。以下為證明過程。

將繩子拆成 1 和 n-1,則 1(n-1)-n=-1<0,即拆開后的乘積一定更小,所以不能出現長度為 1 的繩子。

將繩子拆成 2 和 n-2,則 2(n-2)-n = n-4,在 n>=4 時這樣拆開能得到的乘積會比不拆更大。

將繩子拆成 3 和 n-3,則 3(n-3)-n = 2n-9,在 n>=5 時效果更好。

將繩子拆成 4 和 n-4,因為 4=2*2,因此效果和拆成 2 一樣。

將繩子拆成 5 和 n-5,因為 5=2+3,而 5<2*3,所以不能出現 5 的繩子,而是盡可能拆成 2 和 3。

將繩子拆成 6 和 n-6,因為 6=3+3,而 6<3*3,所以不能出現 6 的繩子,而是拆成 3 和 3。這里 6 同樣可以拆成 6=2+2+2,但是 3(n - 3) - 2(n - 2) = n - 5 >= 0,在 n>=5 的情況下將繩子拆成 3 比拆成 2 效果更好。

繼續拆成更大的繩子可以發現都比拆成 2 和 3 的效果更差,因此我們只考慮將繩子拆成 2 和 3,並且優先拆成 3,當拆到繩子長度 n 等於 4 時,也就是出現 3+1,此時只能拆成 2+2。

 1 public class Solution {  2     public int cutRope(int target) {  3         if(target < 2){  4             return 0;  5  }  6         if(target == 2){  7             return 1;  8  }  9         if(target == 3){ 10             return 2; 11  } 12         /*
13  * 8/3 = 2, 9/3 =3, 10/3 =3 14          */
15         int timeOf3 = target /3; // 3的倍數
16         if(target - timeOf3 * 3 == 1){ 17             timeOf3--; 18  } 19         int timeOf2 = (target - timeOf3 * 3) / 2;  // 2的倍數
20         return (int)(Math.pow(3, timeOf3)) * (int)(Math.pow(2, timeOf2)); 21         
22  } 23 }
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二、股票的最大利潤

1、題目描述

可以有一次買入和一次賣出,買入必須在前。求最大收益。

輸入:[7,1,5,3,6,4] 輸出:5 解釋:在第 2 天(股票價格 = 1)的時候買入,在第 5 天(股票價格 = 6)的時候賣出,最大利潤 = 6-1 = 5 。 注意利潤不能是 7-1 = 6, 因為賣出價格需要大於買入價格;同時,你不能在買入前賣出股票。

2、解題思路

使用貪心策略,假設第 i 輪進行賣出操作,買入操作價格應該在 i 之前並且價格最低。因此在遍歷數組時記錄當前最低的買入價格,並且嘗試將每個位置都作為賣出價格,取收益最大的即可。

 1 class Solution {  2     public int maxProfit(int[] prices) {  3         if(prices == null || prices.length == 0){  4             return 0;  5  }  6         int soFarMin = prices[0];  7         int maxProfit = 0;  8         for(int i = 1; i < prices.length; i++){  9             soFarMin = Math.min(soFarMin, prices[i]); 10             // 返回參數中的最大值 Math.max()
11             maxProfit = Math.max(maxProfit, prices[i] - soFarMin); 12  } 13         return maxProfit; 14  } 15 }

 

 

 

 

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