🌻算法,不如说它是一种思考方式🍀
算法专栏: 👉🏻123
贪心算法是在每个阶段选取局部最优解,最终得到全局最优解的一种思想。贪心算法与动态规划的思路相似,但贪心算法要在每个阶段选择最优解,而这个最优解不一定是全局最优解,贪心算法在某些情况并不能得到全局最优解。
贪心算法的基本思路:
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。
来源:力扣(LeetCode)
难度:简单
提示:
1 <= g.length <= 3 * 104
0 <= s.length <= 3 * 104
1 <= g[i], s[j] <= 231 - 1
示例 1:
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。
示例 2:
输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
输出: 2
解释: 你有两个孩子和三块小饼干,2个孩子的胃口值分别是1,2。你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。所以你应该输出2。
我们可以很容易想到,优先把小的饼干给胃口小的孩子吃,或者先把大的饼干给胃口大的孩子。这其实就是一种贪心策略。
因此我们先需要对两个数组进行排序,然后依次遍历饼干或者胃口数组,找出满足的值。
例如
对于孩子胃口数组:

饼干尺寸数组:

以i遍历小孩子胃口数组,用index指向饼干,那么按小饼干先分配,则i和index都是从0开始:

class Solution {
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int num=0,index=0;
for (int i = 0; i < s.length&&index<g.length; i++) {
if(s[i]>=g[index]) {
num++;
index++;
}
}
return num;
}
}

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