【贪心算法】day4

📝前言说明：

• 本专栏主要记录本人的贪心算法学习以及LeetCode刷题记录，按专题划分
• 每题主要记录：（1）本人解法 + 本人屎山代码；（2）优质解法 + 优质代码；（3）精益求精，更好的解法和独特的思想（如果有的话）；（4）贪心策略正确性的 “证明”
• 文章中的理解仅为个人理解。如有错误，感谢纠错

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📋本专栏：C++刷题专栏
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122. 买卖股票的最佳时机 II

题目链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/

个人解

思路：

• 拆分成一天一天进行无限次交易
  • 后一天比当前股票便宜就重新买入，比当前股票贵就直接卖出 (贪心策略)
• 细节: 因为可能出现连续递增，所以在卖出后，直接将当天价格作为买入的价格继续贪心
• 其他解法：也可以用一个双指针去找每个上升区间的开始和结束位置，然后添加利润

屎山代码：

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int PreMIN = INT_MAX;
        int ans = 0;
        for(auto x: prices)
        {
            if(x <= PreMIN)
                PreMIN = x;
            else
            {
                ans += x - PreMIN;
                PreMIN = x; // 代表未买入状态，同时避免连续递增的股票
            }
        }
        return ans;
    }
};

时间复杂度：$O(n)$
空间复杂度：$O(1)$

1005. K 次取反后最大化的数组和

题目链接：https://leetcode.cn/problems/maximize-sum-of-array-after-k-negations/description/

个人解

思路：

• 有点数学题的感觉
  • 先将数组排序
  • 贪心策略:
    1. 从小到大，现将负数取反
    2. 如果没有负数了, 则 k % 2 。（如果结果为 1 ，则将绝对值最小的数取反)

屎山代码：

class Solution {
public:
    int largestSumAfterKNegations(vector<int>& nums, int k) {
        ranges::sort(nums);
        int sum = 0;
        int Min = INT_MAX;
        for(auto num: nums)
        {
            Min = min(Min, abs(num));
            if(num < 0 && k > 0)
            {
                sum -= num;
                k--;
            }
            else
                sum += num;
        }
        if(k % 2) // 如果还有取反次数，则剩下的一定为非负数了
            sum -= 2 * Min; // 把之前加上的减掉
        return sum;
    }
};

时间复杂度：$O(nlogn)$
空间复杂度：$O(1)$

2418. 按身高排序

题目链接：https://leetcode.cn/problems/sort-the-people/description/

个人解

屎山代码：

class Solution {
public:
    vector<string> sortPeople(vector<string>& names, vector<int>& heights) 
    {
        int n = names.size();
        vector<pair<int, int>> hash; // <身高, 下标>, 存在vector中，便于后续排序
        for(int i = 0; i < n; i++)
            hash.emplace_back(heights[i], i);
        ranges::sort(hash.begin(), hash.end(), [](const auto& a, const auto& b){
                return a.first > b.first; // 大的优先级高
            });
        vector<string> ans;
        for(auto [h, index]: hash)
            ans.emplace_back(names[index]);
        return ans;
    }
};

时间复杂度：$O(nlogn)$
空间复杂度：$O(n)$

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