代码随想录算法day25 | 贪心算法part03 | 134. 加油站，135. 分发糖果，860.柠檬水找零，406.根据身高重建队列

134. 加油站

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在一条环路上有 N 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。

你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。

如果你可以绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1。

说明:

• 如果题目有解，该答案即为唯一答案。
• 输入数组均为非空数组，且长度相同。
• 输入数组中的元素均为非负数。

示例 1: 输入:

• gas = [1,2,3,4,5]
• cost = [3,4,5,1,2]

输出: 3 解释:

• 从 3 号加油站(索引为 3 处)出发，可获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
• 开往 4 号加油站，此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油
• 开往 0 号加油站，此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油
• 开往 1 号加油站，此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油
• 开往 2 号加油站，此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油
• 开往 3 号加油站，你需要消耗 5 升汽油，正好足够你返回到 3 号加油站。
• 因此，3 可为起始索引。

示例 2: 输入:

• gas = [2,3,4]

• cost = [3,4,3]

• 输出: -1

• 解释: 你不能从 0 号或 1 号加油站出发，因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。我们从 2 号加油站出发，可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油。开往 0 号加油站，此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油。开往 1 号加油站，此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油。你无法返回 2 号加油站，因为返程需要消耗 4 升汽油，但是你的油箱只有 3 升汽油。因此，无论怎样，你都不可能绕环路行驶一周。

暴力方法

暴力的方法很明显就是O(n^2)的，遍历每一个加油站为起点的情况，模拟一圈。

如果跑了一圈，中途没有断油，而且最后油量大于等于0，说明这个起点是ok的。

暴力的方法思路比较简单，但代码写起来也不是很容易，关键是要模拟跑一圈的过程。

for循环适合模拟从头到尾的遍历，而while循环适合模拟环形遍历，要善于使用while！

Java代码如图所示：

public class Solution {int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {for (int i = 0; i < cost.length; i++) {int rest = gas[i] - cost[i]; // 记录剩余油量int index = (i + 1) % cost.length;while (rest > 0 && index != i) { // 模拟以i为起点行驶一圈（如果有rest==0，那么答案就不唯一了）rest += gas[index] - cost[index];index = (index + 1) % cost.length;}// 如果以i为起点跑一圈，剩余油量>=0，返回该起始位置if (rest >= 0 && index == i) return i;}return -1;}
};

• 时间复杂度：O(n^2)
• 空间复杂度：O(1)

贪心算法（方法一）

直接从全局进行贪心选择，情况如下：

• 情况一：如果 gas 的总和小于 cost 总和，那么无论从哪里出发，一定是跑不了一圈的

• 情况二：rest[i] = gas[i]-cost[i] 为一天剩下的油，i 从 0 开始计算累加到最后一站，如果累加没有出现负数，说明从0出发，油就没有断过（如果< 0，说明有一天亏得油比之前剩的所有油都多；如果 >=0，说明要么没亏过油，要么亏的油之前剩余都能cover），那么0就是起点。

这里其实容易被题目实例解析里面的式子带跑，要对式子进行变形就能得到上面这种简单的思路而不需要纠结 i+1 or i - 1

• 情况三：如果累加的最小值是负数，汽车就要从非0节点出发，从后向前，看哪个节点能把这个负数填平，能把这个负数填平的节点就是出发节点。

Java 代码如下：

class Solution {public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {int sum = 0;int min = 0;for (int i = 0; i < gas.length; i++) {sum += (gas[i] - cost[i]);min = Math.min(sum, min);}if (sum < 0) return -1;   // 情况一：cost总和大于gas总和if (min >= 0) return 0;  //情况二：油没断过// 情况三：从后往前看，看哪个节点能把这个负数填平for (int i = gas.length - 1; i > 0; i--) {min += (gas[i] - cost[i]);if (min >= 0) return i;}return -1;}
}

• 时间复杂度：O(n)
• 空间复杂度：O(1)

有同学可能不认为这种方式是贪心算法，因为没有找出局部最优，而是直接从全局最优的角度上思考问题。

但这种解法又说不出是什么方法，这就是一个从全局角度选取最优解的模拟操作。

所以对于本解法是贪心，我持保留意见！

但不管怎么说，解法毕竟还是巧妙的，不用过于执着于其名字称呼。

贪心算法（方法二）

可以换一个思路，首先如果总油量减去总消耗大于等于零那么一定可以跑完一圈，说明各个站点的加油站剩油量 rest[i] 相加一定是大于等于零的。

每个加油站的剩余量 rest[i] 为 gas[i] - cost[i]。

i 从 0 开始累加 rest[i]，和记为 curSum，一旦 curSum 小于零，说明 [0, i] 区间都不能作为起始位置，因为这个区间选择任何一个位置作为起点，到i这里都会断油，那么起始位置从 i+1 算起，再从 0 计算 curSum。

如图：

那么为什么一旦[0，i] 区间和为负数，起始位置就可以是 i+1 呢，i+1 后面就不会出现更大的负数？

如果出现更大的负数，就是更新 i，那么起始位置又变成新的 i+1 了。

那有没有可能 [0，i] 区间选某一个作为起点，累加到 i 这里 curSum 是不会小于零呢？ 如图：

如果 curSum<0 说明 区间和1 + 区间和2 < 0， 那么 假设从上图中的位置开始计数curSum不会小于0的话，就是 区间和2>0。

区间和1 + 区间和2 < 0 同时 区间和2>0，只能说明区间和1 < 0， 那么就会从假设的箭头初就开始从新选择其实位置了。

那么局部最优：当前累加 rest[i] 的和 curSum 一旦小于 0，起始位置至少要是 i+1，因为从 i 之前开始一定不行。

全局最优：找到可以跑一圈的起始位置。

局部最优可以推出全局最优，找不出反例，试试贪心！

Java 代码如下：

class Solution {public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {int curSum = 0;int totalSum = 0;int index = 0;for (int i = 0; i < gas.length; i++) {curSum += gas[i] - cost[i];totalSum += gas[i] - cost[i];if (curSum < 0) {index = (i + 1) % gas.length ; curSum = 0;}}if (totalSum < 0) return -1;  // cost总和大于gas总和return index;}
}

• 时间复杂度：O(n)
• 空间复杂度：O(1)

说这种解法为贪心算法，才是有理有据的，因为全局最优解是根据局部最优推导出来的。

总结

对于本题首先给出了暴力解法，暴力解法模拟跑一圈的过程其实比较考验代码技巧的，要对while使用的很熟练。

然后给出了两种贪心算法，对于第一种贪心方法，其实我认为就是一种直接从全局选取最优的模拟操作，思路还是很巧妙的，值得学习一下。

对于第二种贪心方法，才真正体现出贪心的精髓，用局部最优可以推出全局最优，进而求得起始位置。

135. 分发糖果

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老师想给孩子们分发糖果，有 N 个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。

你需要按照以下要求，帮助老师给这些孩子分发糖果：

• 每个孩子至少分配到 1 个糖果。
• 相邻的孩子中，评分高的孩子必须获得更多的糖果。

那么这样下来，老师至少需要准备多少颗糖果呢？

示例 1:

• 输入: [1,0,2]
• 输出: 5
• 解释: 你可以分别给这三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。

示例 2:

• 输入: [1,2,2]
• 输出: 4
• 解释: 你可以分别给这三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。第三个孩子只得到 1 颗糖果，这已满足上述两个条件。

这道题目一定是要确定一边之后，再确定另一边，例如比较每一个孩子的左边，然后再比较右边，如果两边一起考虑一定会顾此失彼。

先确定右边评分大于左边的情况（也就是从前向后遍历）

此时局部最优：只要右边评分比左边大，右边的孩子就多一个糖果，全局最优：相邻的孩子中，评分高的右孩子获得比左边孩子更多的糖果

局部最优可以推出全局最优。

如果 ratings[i] > ratings[i - 1] 那么 [i] 的糖 一定要比 [i - 1] 的糖多一个，所以贪心：candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1

代码如下：

// 从前向后
for (int i = 1; i < ratings.length; i++) {if (ratings[i] > ratings[i - 1]) candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1;
}

如图：

再确定左孩子大于右孩子的情况（从后向前遍历）

遍历顺序这里有同学可能会有疑问，为什么不能从前向后遍历呢？

因为 rating[5] 与 rating[4] 的比较 要利用上 rating[5] 与 rating[6] 的比较结果，所以 要从后向前遍历。

如果从前向后遍历，rating[5]与rating[4]的比较 就不能用上 rating[5]与rating[6]的比较结果了 。如图：

所以确定左孩子大于右孩子的情况一定要从后向前遍历！

如果 ratings[i] > ratings[i + 1]，此时 candyVec[i]（第i个小孩的糖果数量）就有两个选择了，一个是 candyVec[i + 1] + 1（从右边这个加1得到的糖果数量），一个是 candyVec[i]（之前比较右孩子大于左孩子得到的糖果数量）。

那么又要贪心了，局部最优：取 candyVec[i + 1] + 1 和 candyVec[i] 最大的糖果数量，保证第i个小孩的糖果数量既大于左边的也大于右边的。全局最优：相邻的孩子中，评分高的孩子获得更多的糖果。

局部最优可以推出全局最优。

所以就取 candyVec[i + 1] + 1 和 candyVec[i] 最大的糖果数量，candyVec[i] 只有取最大的才能既保持对左边 candyVec[i - 1] 的糖果多，也比右边 candyVec[i + 1] 的糖果多。

如图：

所以该过程代码如下：

// 从后向前
for (int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {if (ratings[i] > ratings[i + 1] ) {candyVec[i] = max(candyVec[i], candyVec[i + 1] + 1);}
}

整体代码如下：

class Solution {/**分两个阶段1、起点下标1 从左往右，只要 右边 比 左边 大，右边的糖果=左边 + 12、起点下标 ratings.length - 2 从右往左， 只要左边 比 右边 大，此时 左边的糖果应该 取本身的糖果数（符合比它左边大） 和 右边糖果数 + 1 二者的最大值，这样才符合 它比它左边的大，也比它右边大*/public int candy(int[] ratings) {int len = ratings.length;int[] candyVec = new int[len];candyVec[0] = 1;for (int i = 1; i < len; i++) {candyVec[i] = (ratings[i] > ratings[i - 1]) ? candyVec[i - 1] + 1 : 1;}for (int i = len - 2; i >= 0; i--) {if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {candyVec[i] = Math.max(candyVec[i], candyVec[i + 1] + 1);}}int ans = 0;for (int num : candyVec) {ans += num;}return ans;}
}

• 时间复杂度: O(n)
• 空间复杂度: O(n)

总结

这在leetcode上是一道困难的题目，其难点就在于贪心的策略，如果在考虑局部的时候想两边兼顾，就会顾此失彼。

那么本题我采用了两次贪心的策略：

• 一次是从左到右遍历，只比较右边孩子评分比左边大的情况。
• 一次是从右到左遍历，只比较左边孩子评分比右边大的情况。

这样从局部最优推出了全局最优，即：相邻的孩子中，评分高的孩子获得更多的糖果。

860.柠檬水找零

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在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。

顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。

每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。

注意，一开始你手头没有任何零钱。

如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。

示例 1：

• 输入：[5,5,5,10,20]
• 输出：true
• 解释：
  • 前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。
  • 第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。
  • 第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。
  • 由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。

示例 2：

• 输入：[5,5,10]
• 输出：true

示例 3：

• 输入：[10,10]
• 输出：false

示例 4：

• 输入：[5,5,10,10,20]
• 输出：false
• 解释：
  • 前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。
  • 对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。
  • 对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。
  • 由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。

提示：

• 0 <= bills.length <= 10000
• bills[i] 不是 5 就是 10 或是 20

这是前几天的leetcode每日一题，感觉不错，给大家讲一下。

这道题目刚一看，可能会有点懵，这要怎么找零才能保证完成全部账单的找零呢？

但仔细一琢磨就会发现，可供我们做判断的空间非常少！

只需要维护三种金额的数量，5，10和20。

有如下三种情况：

• 情况一：账单是5，直接收下。
• 情况二：账单是10，消耗一个5，增加一个10
• 情况三：账单是20，优先消耗一个10和一个5，如果不够，再消耗三个5

此时大家就发现 情况一，情况二，都是固定策略，都不用我们来做分析了，而唯一不确定的其实在情况三。

而情况三逻辑也不复杂甚至感觉纯模拟就可以了，其实情况三这里是有贪心的。

账单是20的情况，为什么要优先消耗一个10和一个5呢？

因为美元10只能给账单20找零，而美元5可以给账单10和账单20找零，美元5更万能！

所以局部最优：遇到账单20，优先消耗美元10，完成本次找零。全局最优：完成全部账单的找零。

局部最优可以推出全局最优，并找不出反例，那么就试试贪心算法！

Java代码如下：

class Solution {public boolean lemonadeChange(int[] bills) {int five = 0;int ten = 0;for (int i = 0; i < bills.length; i++) {if (bills[i] == 5) {five++;} else if (bills[i] == 10) {five--;ten++;} else if (bills[i] == 20) {if (ten > 0) {ten--;five--;} else {five -= 3;}}if (five < 0 || ten < 0) return false;}return true;}
}

• 时间复杂度: O(n)
• 空间复杂度: O(1)

总结

咋眼一看好像很复杂，分析清楚之后，会发现逻辑其实非常固定。

这道题目可以告诉大家，遇到感觉没有思路的题目，可以静下心来把能遇到的情况分析一下，只要分析到具体情况了，一下子就豁然开朗了。

如果一直陷入想从整体上寻找找零方案，就会把自己陷进去，各种情况一交叉，只会越想越复杂了。

406.根据身高重建队列

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假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。

请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性（queue[0] 是排在队列前面的人）。

示例 1：

• 输入：people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]
• 输出：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]
• 解释：
  • 编号为 0 的人身高为 5 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
  • 编号为 1 的人身高为 7 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
  • 编号为 2 的人身高为 5 ，有 2 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0 和 1 的人。
  • 编号为 3 的人身高为 6 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
  • 编号为 4 的人身高为 4 ，有 4 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0、1、2、3 的人。
  • 编号为 5 的人身高为 7 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
  • 因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。

示例 2：

• 输入：people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]
• 输出：[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]

提示：

• 1 <= people.length <= 2000
• 0 <= hi <= 10^6
• 0 <= ki < people.length

题目数据确保队列可以被重建

本题有两个维度，h 和 k，看到这种题目一定要想如何确定一个维度，然后再按照另一个维度重新排列。

其实如果大家认真做了 135.分发糖果，就会发现和此题有点点的像。

在 135.分发糖果 就强调过一次，遇到两个维度权衡的时候，一定要先确定一个维度，再确定另一个维度。

如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼。

对于本题相信大家困惑的点是先确定 k 还是先确定 h 呢，也就是究竟先按 h 排序呢，还是先按照 k 排序呢？

如果按照 k 来从小到大排序，排完之后，会发现 k 的排列并不符合条件，身高也不符合条件，两个维度哪一个都没确定下来。

那么按照身高 h 来排序呢，身高一定是从大到小排（身高相同的话则k小的站前面），让高个子在前面。

此时我们可以确定一个维度了，就是身高，前面的节点一定都比本节点高！

那么只需要按照 k 为下标重新插入队列就可以了，为什么呢？

以图中{5,2} 为例：

按照身高排序之后，优先按身高高的 people 的 k 来插入，后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点，最终按照k的规则完成了队列。

所以在按照身高从大到小排序后：

局部最优：优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性

全局最优：最后都做完插入操作，整个队列满足题目队列属性

局部最优可推出全局最优，找不出反例，那就试试贪心。

刷题或者面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心，至于严格的数学证明，就不在讨论范围内了。

回归本题，整个插入过程如下：

排序完的people： [[7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2], [4,4]]

插入的过程：

• 插入[7,0]：[[7,0]]
• 插入[7,1]：[[7,0],[7,1]]
• 插入[6,1]：[[7,0],[6,1],[7,1]]
• 插入[5,0]：[[5,0],[7,0],[6,1],[7,1]]
• 插入[5,2]：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[7,1]]
• 插入[4,4]：[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

此时就按照题目的要求完成了重新排列。

Java 代码如下：

class Solution {public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {// 身高从大到小排（身高相同k小的站前面）Arrays.sort(people, (a, b) -> {if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];   // a - b 是升序排列，故在a[0] == b[0]的狀況下，會根據k值升序排列return b[0] - a[0];   //b - a 是降序排列，在a[0] != b[0]，的狀況會根據h值降序排列});LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();for (int[] p : people) {que.add(p[1],p);   //Linkedlist.add(index, value)，會將value插入到指定index裡。}return que.toArray(new int[people.length][]);}
}

• 时间复杂度：O(nlog n + n^2)
• 空间复杂度：O(n)

总结

关于出现两个维度一起考虑的情况，我们已经做过两道题目了，另一道就是 135.分发糖果 。

其技巧都是确定一边然后贪心另一边，两边一起考虑，就会顾此失彼。

这道题目可以说比​​​​​​​ 135.分发糖果 难不少，其贪心的策略也是比较巧妙。