89.分发糖果_按照评分大小给7个小朋友发糖果,5个小朋友站成一排,使用一组整数1,2,87,87,87,2,1

一、题目描述

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。
评分更高的孩子必须比他两侧的邻位孩子获得更多的糖果。
那么这样下来，老师至少需要准备多少颗糖果呢？

二、解题思路

2.1 思路一：暴力求解

先根据题意简单模拟一下解题过程，看下图，输入是每个孩子的评分，每个孩子初始都能分到一个糖果。

第一步：对于第一个位置，孩子的评分是1，比较他的左右评分，左边没有不用比较，评分比右边孩子的小，所以不用改变糖果数量，继续依次从左往右遍历：

通过分析发现，第二个位置小孩的评分比右边的小孩子低，所以先不变，但是它比左边孩子的评分高，所以糖果数要加一个，变成2。

第二步：继续遍历第三个小孩子的评分87，它和右边的孩子评分一样，所以糖果数先不变，但是它的评分又比左边孩子的高，所以糖果数也要比左边孩子的高：

第三步：继续遍历第四个孩子，它的评分和左右孩子的一样，所以糖果数不变，那么直接看第五个孩子的评分，比它右边的高，所以糖果数加一，和左边孩子一样，糖果数保持不变。

第四步：遍历到第六个孩子的评分2，它比它右边的孩子评分高，所以糖果数加一，比左边的小，加一后先保持不变：

第五步：遍历最后一个孩子的评分，它的评分比左右的都小，所以糖果数不变。至此，所有糖果分发完毕。

这里应该会注意到一个问题，就是第五个孩子的评分比第六个孩子的评分高，但是糖果数和第六个孩子是一样的，那怎么解决呢？答案就是再从左到右再遍历一遍即可。这里就不逐一展示了，当遍历到第五个孩子时，糖果数加一即可：

2.2 思路二：两个数组+两次遍历

使用两个数组，一个数组（left2Right）记录从左往右遍历评分时糖果数的变化，一个数组（right2Lift）记录从右往左遍历评分的变化。

当从左往右遍历的时候，利用left2Right数组记录孩子糖果数的变化，遍历每一个孩子的评分时，每个孩子只与左边的孩子的评分进行比较，如果当前孩子的评分比左边的孩子大，那么糖果数就加一。

当从右往左遍历的时候，利用right2Left数组记录孩子糖果数的变化，遍历每一个孩子的评分时，每个孩子只与右边的孩子的评分进行比较，如果当前孩子的评分比右边的孩子大，那么糖果数就加一。

最终的糖果数统计每个孩子在两个数组left2Right和right2Left中的最大值就行，第一个孩子就是1，第二个孩子是2，第三个孩子是3，以此类推。最终得到：

三、代码演示

3.1 暴力求解

//定义小孩子的个数
        int n = ratings.length;

        //定义每个小孩子得到糖果的数组
        int[] candies = new int[n];
        //先给每个小孩子赋值一个糖果
        Arrays.fill(candies,1);

        //使用一个变量表示糖果有变化
        boolean hasChange = true;
        while (hasChange){
            //一开始糖果数没有变化,就是false
            hasChange = false;
            //遍历每一个孩子的评分
            for (int i=0; i<n; i++){
                /**
                 * 与右边孩子比较
                 * 三个条件：1.不是最右边的孩子。2.评分大于右边的孩子。3.糖果数小于右边的孩子
                 */
                if (i!=n-1 && ratings[i]>ratings[i+1] && candies[i]<=candies[i+1]){
                    candies[i] = candies[i+1] + 1;
                    hasChange = true; //糖果数有变化就设置为true
                }
                /**
                 * 与左边孩子比较
                 * 三个条件：1.当前孩子不是最左边的孩子。2.评分大于左边孩子。3.糖果数小于等于左边孩子
                 */
                if (i!=0 && ratings[i]>ratings[i-1] && candies[i]<=candies[i-1]){
                    candies[i] = candies[i-1] + 1;
                    hasChange = true;
                }
            }
        }

        int sum = 0;
        //累加糖果数
        for (int candy : candies){
            sum += candy;
        }
        return sum;
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时间复杂度是O(n^{2)：假如说对于一个降序排列的评分，从左往右遍历每循环一次只会算对一个孩子的糖果数（可以自己试试），所以要循环n次，时间服复杂度就是O(n}2)。

3.2 两个数组+两次遍历

class Solution {
    public int candy(int[] ratings) {
        int n = ratings.length;

        //两个数组分别记录从左往右和从右往左遍历时的糖果数变化，初始都是1个糖果
        int[] left2Right = new int[n];
        Arrays.fill(left2Right,1);
        int[] right2Left = new int[n];
        Arrays.fill(right2Left,1);

        //从左往右
        for (int i=0; i<n; i++){
            if (i!=0 && ratings[i] > ratings[i-1]){
                left2Right[i] = left2Right[i-1] + 1;
            }
        }
        //从右往左
        int sum = 0;
        for (int i=n-1; i>=0; i--){
            if (i!=n-1 && ratings[i]>ratings[i+1]){
                right2Left[i] = right2Left[i+1]  + 1;
            }
            //将两个数组中的最大值累加就是最大糖果数
            sum += Math.max(left2Right[i], right2Left[i]);
        }
    return sum;
    }
}
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时间复杂度是O(n)，因为只经历了两次遍历

空间复杂度O(n)，因为申请了两个数组（精确一点应该是2n）

3.3 思路二代码优化

只用一个数组，优化空间，使用一个变量来记录从右往左遍历时的值

class Solution {
    public int candy(int[] ratings) {
        int n = ratings.length;

        //使用一个数组记录从左往右的糖果数变化，初始都是1个糖果
        int[] left2Right = new int[n];
        Arrays.fill(left2Right,1);

        //从左往右
        for (int i=0; i<n; i++){
            if (i!=0 && ratings[i] > ratings[i-1]){
                left2Right[i] = left2Right[i-1] + 1;
            }
        }
        //从右往左
        int sum = 0;
        //使用一个变量来存储从右往左遍历时的糖果数量变化
        int right = 0;
        for (int i=n-1; i>=0; i--){
            if (i!=n-1 && ratings[i]>ratings[i+1]){
                right++;
            }else {
                right = 1; //不符合if中的条件，糖果数重新置为1
            }
            //将两个数组中的最大值累加就是最大糖果数
            sum += Math.max(left2Right[i], right);
        }
        return sum;
    }
}
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