Leetcode刷題記錄 簡單難度 貪心演算法

二、與貪心演算法相關的題目

2.分發餅乾

3.模擬行走機械人

總結所謂貪心演算法是指，在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，它所做出的僅僅是在某種意義上的區域性最優解。

選擇的貪心策略必須具備無後效性（即某個狀態以後的過程不會影響以前的狀態，只與當前狀態有關。）

在乙個「平衡字串」中，『l』 和 『r』 字元的數量是相同的。

給出乙個平衡字串 s，請你將它分割成盡可能多的平衡字串。

返回可以通過分割得到的平衡字串的最大數量。

示例1

輸入：s = 「rlrrllrlrl」

輸出：4

解釋：s 可以分割為 「rl」, 「rrll」, 「rl」, 「rl」, 每個子字串中都包含相同數量的 『l』 和 『r』。

輸入：s = 「llllrrrr」

輸出：1

解釋：s 只能保持原樣 「llllrrrr」.

class

solution
:def
balancedstringsplit
(self, s:
str)
->
int:
num =
0        result =
0for c in s:
if c ==
"r":
num +=
1else
:                num -=1if
not num:
result +=
1return result

注意：

你可以假設胃口值為正。

乙個小朋友最多只能擁有一塊餅乾。

示例1

輸入: [1,2,3], [1,1]

輸出: 1

解釋:你有三個孩子和兩塊小餅乾，3個孩子的胃口值分別是：1,2,3。

雖然你有兩塊小餅乾，由於他們的尺寸都是1，你只能讓胃口值是1的孩子滿足。

所以你應該輸出1。

class

solution
:def
findcontentchildren
(self, g: list[
int]
, s: list[
int])-
>
int:
g.sort(reverse =
false
)        s.sort(reverse =
false
)        kid =
0        cookie =
0        result =
0while kid <
len(g)
and cookie <
len(s)
:if s[cookie]
>= g[kid]
:                kid +=
1                cookie +=
1                result +=
1elif s[cookie]
< g[kid]
:                cookie +=
1return result

在網格上有一些格仔被視為障礙物。

第 i 個障礙物位於網格點 (obstacles[i][0], obstacles[i][1])

機械人無法走到障礙物上，它將會停留在障礙物的前乙個網格方塊上，但仍然可以繼續該路線的其餘部分。

返回從原點到機械人所有經過的路徑點（座標為整數）的最大歐式距離的平方。

示例1

輸入: commands = [4,-1,3], obstacles =

輸出: 25

解釋: 機械人將會到達 (3, 4)

輸入: commands = [4,-1,4,-2,4], obstacles = [[2,4]]

輸出: 65

解釋: 機械人在左轉走到(1, 8) 之前將被困在 (1, 4) 處

1.不同的方向，向左和向右是不一樣的，比如方向向左，這個方向左方向是向下的，所以相應的y座標應減少。可以用字典的方法儲存不同方向所做出的不同行動。

2.障礙物題目中給出是列表的形式，若使用題目中的形式會超時，這時應該將障礙物轉化為集合的形式

3.一定要假設走一步，看是否遇到障礙物，因為若遇到障礙物會停留在障礙物的前一步。遇到障礙物則break跳出迴圈

class

solution
:def
robotsim
(self, commands: list[
int]
, obstacles: list[list[
int]])
->
int:
dirction =
,"down":,
"left":,
"right":}
curdir =
"up"
cord  =[0
,0]        res =
0        obstacles =
set(
map(
tuple
, obstacles)
)for cd in commands:
if cd <0:
curdir = dirction[curdir]
[cd]
else
:for i in
range(1
,cd+1)
:                    tempx = cord[0]
+ dirction[curdir][0
][0]
tempy = cord[1]
+ dirction[curdir][0
][1]
if(tempx, tempy)
in obstacles:
break
else
:                        cord =
[tempx, tempy]
res =
max(res, cord[0]
**2+cord[1]
**2)return res

能使用貪心演算法的前提:

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