贪心算法的最后一篇博客！前面两道题都是比较简单的思路，重点理解一下最后一道题即可。有一说一，进入到贪心算法这一章节之后，我的博客里和代码注释里的内容明显少了很多，因为很多贪心的题目我觉得不需要很复杂的文字说明，很多题解都是很容易理解的内容，可能更多是一种思路的积累吧
56. 合并区间
重叠问题，弄明白：1.如何判断重叠 2.区间修改逻辑
class Solution:def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:result = []if len(intervals) == 0:return resultintervals.sort(key = lambda x: x[0])# 默认升序result.append(intervals[0])for i in range(1, len(intervals)):# 左闭右开if result[-1][1] >= intervals[i][0]: # 发现重叠result[-1][1] = max(result[-1][1], intervals[i][1])else:result.append(intervals[i])return result738.单调递增的数字
举几个简单的例子：
- 32->29
- 3323->2999
- 1253463->1249999
总结下来就是
- 找到“flag”(前一个小于cur，前-1，cur设为9，前一个为flag，遍历查找flag)
- 将“flag”后面的数字全部设置为9
class Solution:def monotoneIncreasingDigits(self, n: int) -> int:strNum = str(n) # 转换为字符串flag = len(strNum)for i in range(len(strNum) -1, 0, -1):# 注意这里是0, 因为循环中会比较前一个位置上的元素if strNum[i - 1] > strNum[i]:flag = i# 切片为左闭右开strNum = strNum[:i - 1] + str(int(strNum[i - 1]) - 1) + strNum[i :]for i in range(flag, len(strNum)):strNum = strNum[:i] + '9' + strNum[i + 1:]return int(strNum)
968.监控二叉树
这道题目应该优先从叶子节点开始思考，要尊重后序遍历，不要总是自顶（根节点）向下考虑
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:# 从下往上安装摄像头：跳过leaves这样安装数量最少，局部最优 -> 全局最优# 先给leaves的父节点安装，然后每隔两层节点安装一个摄像头，直到Head# 0: 该节点未覆盖# 1: 该节点有摄像头# 2: 该节点有覆盖def minCameraCover(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:result = [0]# 注意使用列表不使用int的原因：python中的参数传递机制# 之前博客中讲过，就不在赘述if self.traversal(root, result) == 0:# 这个地方可能想不到result[0] += 1return result[0]def traversal(self, cur:TreeNode, result: List[int]) -> int:if not cur:return 2 # none节点返回2, 才能正常在叶子节点的父节点安装摄像头left = self.traversal(cur.left, result)right = self. traversal(cur.right, result)# 情况1 # 左右节点都有覆盖if left == 2 and right == 2:return 0# 情况2# left == 0 && right == 0 左右节点无覆盖# left == 1 && right == 0 左节点有摄像头，右节点无覆盖# left == 0 && right == 1 左节点无覆盖，右节点有摄像头# left == 0 && right == 2 左节点无覆盖，右节点覆盖# left == 2 && right == 0 左节点覆盖，右节点无覆盖if left == 0 or right == 0:result[0] += 1return 1# 情况3if left == 1 or right == 1:return 2
 调研)
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