贪心算法
贪心的本质是：选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优
做题的时候，只要想清楚 局部最优 是什么，如果推导出全局最优，其实就够了。
买卖股票的最佳实际
思路：如果第i天卖出股票，则最大利润为(该天的股价-前面天数中最小的股价)，然后与已知的最大利润比较，如果大于则更新当前最大利润的值
class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {// 初始化最大利润为0，最低价格为第一个价格int maxProfit = 0;int minPrice = 100000;// 遍历价格数组for (int price : prices) {// 更新最低价格minPrice = Math.min(minPrice, price);// 更新最大利润maxProfit = Math.max(maxProfit, price - minPrice);}return maxProfit;}
}
跳跃游戏
class Solution {public boolean canJump(int[] nums) {int maxReach = 0; // 记录能到达的最远索引int n = nums.length;for (int i = 0; i < n; i++) {// 如果当前位置 i 已经超出最大可达范围，则说明无法继续前进if (i > maxReach) {return false;}// 更新最大可达范围maxReach = Math.max(maxReach, i + nums[i]);// 如果最大可达范围已经超过或等于最后一个索引，则返回 trueif (maxReach >= n - 1) {return true;}}return false;}
}
跳跃游戏Ⅱ
class Solution {public int jump(int[] nums) {int maxReach = 0;int current = 0;int jumps = 0;if( nums.length == 1) return 0;for(int i=0;i<nums.length-1;i++){maxReach=Math.max(i+nums[i],maxReach);if(i == current){jumps++;current = maxReach;if(current >= nums.length-1){return jumps;}}}return 0;}
}划分字母区间
class Solution {public List<Integer> partitionLabels(String S) {char[] s = S.toCharArray();int n = s.length;int[] last = new int[26];for (int i = 0; i < n; i++) {last[s[i] - 'a'] = i; // 每个字母最后出现的下标}List<Integer> ans = new ArrayList<>();int start = 0, end = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {end = Math.max(end, last[s[i] - 'a']); // 更新当前区间右端点的最大值if (end == i) { // 当前区间合并完毕ans.add(end - start + 1); // 区间长度加入答案start = i + 1; // 下一个区间的左端点}}return ans;}
}矩阵
堆
数组中第K个最大元素
class Solution {public int findKthLargest(int[] nums, int k) {int[] buckets = new int[20001];int n = nums.length;for(int i =0;i<n;i++){buckets[nums[i]+10000]++;}for(int i = 20000;i>=0;i--){k = k - buckets[i];if(k <= 0){return i-10000;}}return 0;}
}栈
有效括号
class Solution {public boolean isValid(String s) {//特殊情况if(s.isEmpty()){return true;}//创建栈，字符类型Stack<Character> stack = new Stack<Character>();for(char c:s.toCharArray()){if(c == '('){stack.push(')');}else if(c == '{'){stack.push('}');}else if(c=='['){stack.push(']');}// 要先判断是否为空，再判断出栈else if(stack.empty() || c!=stack.pop()){return false;}}if(stack.empty()){return true;}return false;}
}每日温度
class Solution {public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {int n = temperatures.length;int[] result = new int[n];Stack<Integer> stack = new Stack<>(); // 单调递减栈，存索引for (int i = 0; i < n; i++) {// 如果当前温度比栈顶索引的温度高，则计算等待天数while (!stack.isEmpty() && temperatures[i] > temperatures[stack.peek()]) {int prevIndex = stack.pop();result[prevIndex] = i - prevIndex;}// 当前索引入栈stack.push(i);}return result;}
}
