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。
这么说可能比较抽象，举个最简单的例子：桌子上有一堆一包包的糖果，你只能拿10次，如果你想拿最多的糖果，该如何拿呢？肯定要每次都拿到最大包的糖果。
贪心套路
贪心并未有固定的套路，但是如果题目求最优解时，而你又没有很好的解题办法，就用贪心试一下吧。
贪心步骤
贪心算法一般分为如下四步：
- 将问题分解为若干个子问题
- 找出适合的贪心策略
- 求解每一个子问题的最优解
- 将局部最优解堆叠成全局最优解
力扣上的题目
455.分发饼干
题目描述
假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。
输入输出样例
输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
输出: 1
解释:
你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。
虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。
所以你应该输出1。
题解
这题有两个思路，一个是先考虑大饼干喂胃口大的，而我第一感觉就是，先用小的饼干喂饱小的。总体思路还是比较简单的。
代码
class Solution {
public:
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
sort(g.begin(),g.end());
sort(s.begin(),s.end());
int i=0,j=0;
while(i<g.size()&&j<s.size()){
if(g[i]<=s[j]){
i++;
j++;
}
else{
j++;
}
}
return i;
}
};
376.摆动序列
题目描述
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。
相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
输入输出样例
输入：nums = [1,7,4,9,2,5]
输出：6
解释：整个序列均为摆动序列，各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3) 。
题解
通过了解题意即：一个数组排列是大小大小…或者小大小大…就是摆动序列，所以我们要想办法从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得子序列满足这个条件。
代码
class Solution {
public:
int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
if(nums.size()<=1) return nums.size();
int curdiff=0;
int prediff=0;
int result=1;
for(int i=1;i<nums.size();i++){
curdiff=nums[i]-nums[i-1];
if((curdiff>0&&prediff<=0)||(prediff>=0&&curdiff<0)){
result++;
prediff=curdiff;
}
}
return result;
}
};
53.最大子序和
题目描述
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
输入输出样例
输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出：6
解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
题解
这道题可以用贪心，也可以用动态规划。全局最优：选取最大“连续和”，局部最优的情况下，并记录最大的“连续和”，可以推出全局最优。
代码
贪心：
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int result = INT32_MIN;
int count = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
count += nums[i];
if (count > result) { // 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）
result = count;
}
if (count <= 0) count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和
}
return result;
}
};
动态规划：
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
if (nums.size() == 0) return 0;
vector<int> dp(nums.size(), 0); // dp[i]表示包括i之前的最大连续子序列和
dp[0] = nums[0];
int result = dp[0];
for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]); // 状态转移公式
if (dp[i] > result) result = dp[i]; // result 保存dp[i]的最大值
}
return result;
}
};
122.买卖股票最佳时机Ⅱ
题目描述
给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
输入输出样例
输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
题解
这道题也是经典的动态规划题目。从贪心角度来看，如果能将利润分解为每天的话，只取正利润，就很容易得到这题的答案。
代码
贪心：
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int result=0;
for(int i=1;i<prices.size();i++){
if(prices[i]-prices[i-1]>0) result+=prices[i]-prices[i-1];
}
return result;
}
};
动态规划：
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
// dp[i][1]第i天持有的最多现金
// dp[i][0]第i天持有股票后的最多现金
int n = prices.size();
vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(2, 0));
dp[0][0] -= prices[0]; // 持股票
for (int i = 1; i < n; i++) {
// 第i天持股票所剩最多现金 = max(第i-1天持股票所剩现金, 第i-1天持现金-买第i天的股票)
dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
// 第i天持有最多现金 = max(第i-1天持有的最多现金，第i-1天持有股票的最多现金+第i天卖出股票)
dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
}
return max(dp[n - 1][0], dp[n - 1][1]);
}
};
55.跳跃游戏
题目描述
给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
判断你是否能够到达最后一个下标。
输入输出样例
输入：nums = [2,3,1,1,4]
输出：true
解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。
题解
假设我们现在处于数组0的位置，我在这个位置到底是跳一步好还是跳两步好呢？其实跳几步并无所谓，重要的是求出每次的范围区间，能够到达就可以。
代码
class Solution {
public:
bool canJump(vector<int>& nums) {
int max_location=0;
for(int i=0;i<nums.size();i++){
max_location=max(i+nums[i],max_location);
if(max_location>=nums.size()-1) return true;
if(i==max_location) break;
}
return false;
}
};
45.跳跃游戏Ⅱ
题目描述
给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的第一个位置。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。
假设你总是可以到达数组的最后一个位置。
输入输出样例
输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。
题解
这题与上一题思路是差不多的，主要是如何记录步数。
代码
class Solution {
public:
int jump(vector<int>& nums) {
if (nums.size() == 1) return 0;
int curDistance = 0; // 当前覆盖最远距离下标
int ans = 0; // 记录走的最大步数
int nextDistance = 0; // 下一步覆盖最远距离下标
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
nextDistance = max(nums[i] + i, nextDistance); // 更新下一步覆盖最远距离下标
if (i == curDistance) { // 遇到当前覆盖最远距离下标
if (curDistance != nums.size() - 1) { // 如果当前覆盖最远距离下标不是终点
ans++; // 需要走下一步
curDistance = nextDistance; // 更新当前覆盖最远距离下标（相当于加油了）
if (nextDistance >= nums.size() - 1) break; // 下一步的覆盖范围已经可以达到终点，结束循环
} else break; // 当前覆盖最远距离下标是集合终点，不用做ans++操作了，直接结束
}
}
return ans;
}
};
1005.K次取反后最大化的数组和
题目描述
给定一个整数数组 A，我们只能用以下方法修改该数组：我们选择某个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i]，然后总共重复这个过程 K 次。（我们可以多次选择同一个索引 i。）
以这种方式修改数组后，返回数组可能的最大和。
输入输出样例
输入：A = [4,2,3], K = 1
输出：5
解释：选择索引 (1,) ，然后 A 变为 [4,-2,3]。
题解
看到题目，首先想到最大和里面的数字肯定不能有负数，所以先对数组进行排序，然后从最小的负数开始，进行取反。如果剩余次数K用完，那么数组和即为最大和。如果还存在剩余次数K，那么将最小的正数反复取反，最后即可得到最大和。
代码
class Solution {
public:
int largestSumAfterKNegations(vector<int>& nums, int k) {
sort(nums.begin(),nums.end());
int i=0;
//第一步：对负数取反
while(k>0&&i<nums.size()){
if(nums[i]<0){
nums[i]=-nums[i];
i++;
k--;
}
else break;
}
//第二步：判断k是否有剩余
if(k==0) return accumulate(nums.begin(),nums.end(),0);
else{
sort(nums.begin(),nums.end());
while(k>0){
nums[0]=-nums[0];
k--;
}
}
return accumulate(nums.begin(),nums.end(),0);
}
};
134.加油站
题目描述
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。
输入输出样例
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。
代码
class Solution {
public:
int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
int curSum = 0;
int totalSum = 0;
int start = 0;
for (int i = 0; i < gas.size(); i++) {
curSum += gas[i] - cost[i];
totalSum += gas[i] - cost[i];
if (curSum < 0) { // 当前累加rest[i]和 curSum一旦小于0
start = i + 1; // 起始位置更新为i+1
curSum = 0; // curSum从0开始
}
}
if (totalSum < 0) return -1; // 说明怎么走都不可能跑一圈了
return start;
}
};
135.分发糖果
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？
输入输出样例
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。
** 题解**
先确定一边，在确定另一边。
代码
class Solution {
public:
int candy(vector<int>& ratings) {
vector<int> res(ratings.size(),1);
for(int i=1;i<ratings.size();i++){
if(ratings[i]>ratings[i-1]) res[i]=res[i-1]+1;
}
for(int i=ratings.size()-1;i>0;i--){
if(ratings[i]<ratings[i-1]) res[i-1]=max(res[i-1],res[i]+1);
}
return accumulate(res.begin(),res.end(),0);
}
};
860.柠檬水找零
题目描述
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。
给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。
输入输出样例
输入：bills = [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。
** 题解**
因为一共只有三种票值，并且在找钱过程中5美元一定是可以被用上的，所以找零时先用其他数额钱币，再用5美元的。
代码
class Solution {
public:
bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {
int five = 0, ten = 0, twenty = 0;
for (int bill : bills) {
// 情况一
if (bill == 5) five++;
// 情况二
if (bill == 10) {
if (five <= 0) return false;
ten++;
five--;
}
// 情况三
if (bill == 20) {
// 优先消耗10美元，因为5美元的找零用处更大，能多留着就多留着
if (five > 0 && ten > 0) {
five--;
ten--;
twenty++; // 其实这行代码可以删了，因为记录20已经没有意义了，不会用20来找零
} else if (five >= 3) {
five -= 3;
twenty++; // 同理，这行代码也可以删了
} else return false;
}
}
return true;
}
};
406.根据身高重建队列
题目描述
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）。
输入输出样例
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。
题解
这道题也是由两个维度来确定的，要先确定下一个方面，再思考另一个方面的排序。
代码
class Solution {
public:
// 身高从大到小排（身高相同k小的站前面）
static bool cmp(const vector<int> a, const vector<int> b) {
if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
return a[0] > b[0];
}
vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
sort (people.begin(), people.end(), cmp);
list<vector<int>> que; // list底层是链表实现，插入效率比vector高的多
for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
int position = people[i][1]; // 插入到下标为position的位置
std::list<vector<int>>::iterator it = que.begin();
while (position--) { // 寻找在插入位置
it++;
}
que.insert(it, people[i]);
}
return vector<vector<int>>(que.begin(), que.end());
}
};
452.用最少的箭引爆气球
题目描述
在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的，所以纵坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的横坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。
一支弓箭可以沿着 x 轴从不同点完全垂直地射出。在坐标 x 处射出一支箭，若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart，xend， 且满足 xstart ≤ x ≤ xend，则该气球会被引爆。可以射出的弓箭的数量没有限制。 弓箭一旦被射出之后，可以无限地前进。我们想找到使得所有气球全部被引爆，所需的弓箭的最小数量。
给你一个数组 points ，其中 points [i] = [xstart,xend] ，返回引爆所有气球所必须射出的最小弓箭数。
输入输出样例
输入：points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]
输出：2
解释：对于该样例，x = 6 可以射爆 [2,8],[1,6] 两个气球，以及 x = 11 射爆另外两个气球
题解
直觉上来看，貌似只射重叠最多的气球，用的弓箭一定最少，那么有没有当前重叠了三个气球，我射两个，留下一个和后面的一起射这样弓箭用的更少的情况呢？
尝试一下举反例，发现没有这种情况。
代码
class Solution {
public:
int findMinArrowShots(vector<vector<int>>& points) {
sort(points.begin(),points.end(),[](vector<int>&a,vector<int>&b){
return a[0]<b[0];
});
int end_point=points[0][1];
int num=1;
for(int i=1;i<points.size();i++){
if(points[i][0]>end_point){
num++;
end_point=points[i][1];
}else{
end_point=min(points[i][1],end_point);
}
}
return num;
}
};
435.无重叠区间
题目描述
给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。
注意:
- 可以认为区间的终点总是大于它的起点。
- 区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。
输入输出样例
输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
输出: 1
解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
题解
这道题与上面一题思路很像。
代码
class Solution {
public:
int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
if (intervals.size() == 0) return 0;
sort(intervals.begin(),intervals.end(),[](vector<int>&a,vector<int>&b){
return a[1]<b[1];
});
int count=1;
int _end=intervals[0][1];
for(int i=1;i<intervals.size();i++){
if(_end<=intervals[i][0]){
++count;
_end=intervals[i][1];
}
}
return intervals.size() - count;
}
};
763.划分字母区间
题目描述
字符串 S 由小写字母组成。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段中。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。
输入输出样例
输入：S = "ababcbacadefegdehijhklij"
输出：[9,7,8]
解释：
划分结果为 "ababcbaca", "defegde", "hijhklij"。
每个字母最多出现在一个片段中。
像 "ababcbacadefegde", "hijhklij" 的划分是错误的，因为划分的片段数较少。
题解
将每个字母最右边的位置储存下来，从头遍历字符串s。每次更新最右侧位置作为每一段最右侧，如果当前位置与段最右侧位置相同，则保存下来。
代码
class Solution {
public:
vector<int> partitionLabels(string s) {
vector<int> res(26,0);
for(int i=0;i<s.size();i++){
res[s[i]-'a']=i;
}
vector<int> ret;
int begin=0;
int end=0;
for(int i=0;i<s.size();i++){
end=max(end,res[s[i]-'a']);
if(end==i){
ret.push_back(end-begin+1);
begin=end+1;
}
}
return ret;
}
};
56.合并区间
题目描述
以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。
输入输出样例
输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]
解释：区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].
题解
都是区间相关的题目，先进行排序，然后再想办法处理。
代码
class Solution {
public:
vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
sort(intervals.begin(),intervals.end(),[=](vector<int>&a,vector<int>&b){
return a[0]<b[0];
});
vector<vector<int>> ret;
int _begin=intervals[0][0];
int _end=intervals[0][1];
for(int i=1;i<intervals.size();i++){
if(intervals[i][0]<=_end){
_end=max(_end,intervals[i][1]);
}
else{
ret.push_back({_begin,_end});
_begin=intervals[i][0];
_end=intervals[i][1];
}
}
ret.push_back({_begin,_end});
return ret;
}
};
738.单调递增的数字
题目描述
给定一个非负整数 N，找出小于或等于 N 的最大的整数，同时这个整数需要满足其各个位数上的数字是单调递增。
（当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x <= y 时，我们称这个整数是单调递增的。）
输入输出样例
输入: N = 10
输出: 9
代码
class Solution {
public:
int monotoneIncreasingDigits(int n) {
string strNum=to_string(n);
int flag=strNum.size();
for(int i=strNum.size()-1;i>0;i--){
if(strNum[i-1]>strNum[i]){
flag=i;
--strNum[i-1];
}
}
for(int i=flag;i<strNum.size();i++){
strNum[i]='9';
}
return stoi(strNum);
}
};
714.买卖股票最佳时机含手续费
题目描述
给定一个整数数组 prices，其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 ；整数 fee 代表了交易股票的手续费用。
你可以无限次地完成交易，但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。
返回获得利润的最大值。
注意：这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程，每笔交易你只需要为支付一次手续费。
输入输出样例
输入：prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
输出：8
解释：能够达到的最大利润:
在此处买入 prices[0] = 1
在此处卖出 prices[3] = 8
在此处买入 prices[4] = 4
在此处卖出 prices[5] = 9
总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8
代码
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {
int result = 0;
int minPrice = prices[0]; // 记录最低价格
for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {
// 情况二：相当于买入
if (prices[i] < minPrice) minPrice = prices[i];
// 情况三：保持原有状态（因为此时买则不便宜，卖则亏本）
if (prices[i] >= minPrice && prices[i] <= minPrice + fee) {
continue;
}
// 计算利润，可能有多次计算利润，最后一次计算利润才是真正意义的卖出
if (prices[i] > minPrice + fee) {
result += prices[i] - minPrice - fee;
minPrice = prices[i] - fee; // 情况一，这一步很关键
}
}
return result;
}
};
968.监控二叉树
题目描述
给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。
节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。
计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。
输入输出样例
输入：[0,0,null,0,0]
输出：1
解释：如图所示，一台摄像头足以监控所有节点。
代码
class Solution {
private:
int result;
int traversal(TreeNode* cur) {
if (cur == NULL) return 2;
int left = traversal(cur->left); // 左
int right = traversal(cur->right); // 右
if (left == 2 && right == 2) return 0;
else if (left == 0 || right == 0) {
result++;
return 1;
} else return 2;
}
public:
int minCameraCover(TreeNode* root) {
result = 0;
if (traversal(root) == 0) { // root 无覆盖
result++;
}
return result;
}
};
参考资料：
代码随想录