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贪心策略:按一天为时间,找到里面收益为正的时候,然后累加。
price[i]-price[j] = (price[i]-price[i-1])+(price[i-1]-price[i-2])+...+(price[j+1]-price[i])
- class Solution {
- public:
- int maxProfit(vector<int>& prices) {
- int val = 0;
- int count = 0;
- int n = prices.size();
- for(int i = 1;i<n;i++){
- count = prices[i]-prices[i-1];
- if(count>0){
- val += count;
- }
- }
- return val;
- }
- };
贪心策略:判断当前的覆盖范围是否比原先的最大覆盖范围大,如果是,那么就更新覆盖范围。直到将所有范围的全部覆盖。
- class Solution {
- public:
- bool canJump(vector<int>& nums) {
- int n = nums.size();
- int cover = 0;
- for(int i = 0;i<=cover;i++){
- cover = nums[i]+i>cover?(nums[i]+i):cover;
- if(cover>=n-1){
- return true;
- }
- }
- return false;
- }
- };
贪心策略:在前面的跳跃游戏的覆盖范围的情况下加上一个单步的最大范围,即通过判断第ans步能够走到的最远距离:先确定第ans-1步能够到达的最远的覆盖范围,然后根据其覆盖范围遍历出新的最大的覆盖范围即nextDistance(不需要再遍历前面的,只需要遍历新的即可,所以只需要做i的累加遍历即可)。
小细节:for循环里面的i<n-1和if(i == curDistance)搭配使用,当i == n-2(对边界处理)的时候即最后一个的时候,如果curDistance>i那么就不需要再加ans了,如果curDistance == i那么需要再走一步(因为假设说了你一定可以走到最后一步)。
- class Solution {
- public:
- int jump(vector<int>& nums) {
- int n = nums.size();
- int curDistance = 0;//当前覆盖的最大范围
- int nextDistance = 0;//下一个覆盖的最大范围
- int ans = 0;//步数
- for(int i=0;i<n-1;i++){//
- nextDistance = max(nextDistance,i+nums[i]);//关键在这里
- //如果在i == n-2的时候,如果i == curDistance,ans+1,如果不相等,那么就是返回ans
- if(i == curDistance){//遇到当前所在的最远距离
- curDistance = nextDistance;//更新最远距离
- ans++;
- }
- }
- return ans;
-
- }
- };
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