455.分发饼干

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。

示例 1:

1
2
3
4
5
6
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:

1
2
3
4
5
6
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.

提示:

  • 1 <= g.length <= 3 * 104
  • 0 <= s.length <= 3 * 104
  • 1 <= g[i], s[j] <= 231 - 1

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
class Solution {
// 优先考虑胃口,先喂饱大胃口
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int res = 0;
int start = s.length - 1;
// 遍历胃口
for(int i = g.length - 1;i >= 0;i --){
if(start >= 0 && s[start] >= g[i]){
res ++;
start --;
}
}
return res;
}
}

376. 摆动序列

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][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 摆动序列最长子序列的长度

示例 1:

1
2
3
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) 。

示例 2:

1
2
3
4
输入:nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
输出:7
解释:这个序列包含几个长度为 7 摆动序列。
其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ,各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8) 。

示例 3:

1
2
输入:nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
输出:2

提示:

  • 1 <= nums.length <= 1000
  • 0 <= nums[i] <= 1000

进阶:你能否用 O(n) 时间复杂度完成此题?

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
class Solution {
//情况一:上下坡中有平坡
//情况二:数组首尾两端
//情况三:单调坡中有平坡
public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
if(nums.length == 1){
return nums.length;
}
//上一个差值,初始为0是因为在第一个元素前虚拟出一个与第一个元素相同的元素,所以其差值为0
int preDiff = 0;
//当前差值
int curDiff = 0;
//初始为1是因为默认把最右边的元素当作一个摆动,默认序列最右边有一个峰值
int res = 1;
//i < nums.length - 1是因为我们已经计算了最有一个元素为摆动了,所以就不用遍历到最后一元素,遍历到最后一个之前即可
for(int i = 0;i < nums.length - 1;i ++){
curDiff = nums[i + 1] - nums[i];
//如果当前差值和上一个差值为一正一负
//等于0的情况表示初始时的preDiff和有平坡的情况
if((preDiff >= 0 && curDiff < 0) || (preDiff <= 0 && curDiff > 0)){
res ++;
//这一句写到循坏里是因为单调坡度有平坡,
//我们只需要在 这个坡度 摆动变化的时候,更新 prediff 就行,
//这样 prediff 在 单调区间有平坡的时候 就不会发生变化,造成我们的误判。
preDiff = curDiff;
}
}
return res;
}
}

53. 最大子序和

给你一个整数数组 nums ,请你找出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。

子数组

是数组中的一个连续部分。

示例 1:

1
2
3
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 。

示例 2:

1
2
输入:nums = [1]
输出:1

示例 3:

1
2
输入:nums = [5,4,-1,7,8]
输出:23

提示:

  • 1 <= nums.length <= 105
  • -104 <= nums[i] <= 104

进阶:如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法,尝试使用更为精妙的 分治法 求解。

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
if(nums.length == 1){
return nums[0];
}
int res = Integer.MIN_VALUE;
int sum = 0;
for(int i = 0;i < nums.length;i ++){
sum += nums[i];
res = Math.max(sum,res);
if(sum < 0){
sum = 0;
}
}
return res;
}
}

122.买卖股票的最佳时机 II

给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润

示例 1:

1
2
3
4
5
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。
最大总利润为 4 + 3 = 7 。

示例 2:

1
2
3
4
输入:prices = [1,2,3,4,5]
输出:4
解释:在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。
最大总利润为 4 。

示例 3:

1
2
3
输入:prices = [7,6,4,3,1]
输出:0
解释:在这种情况下, 交易无法获得正利润,所以不参与交易可以获得最大利润,最大利润为 0。

提示:

  • 1 <= prices.length <= 3 * 104
  • 0 <= prices[i] <= 104

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int res = 0;
for(int i = 1;i < prices.length;i ++){
res += Math.max(0,prices[i] - prices[i - 1]);
}
return res;
}
}

55. 跳跃游戏

给你一个非负整数数组 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,如果可以,返回 true ;否则,返回 false

示例 1:

1
2
3
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。

示例 2:

1
2
3
输入:nums = [3,2,1,0,4]
输出:false
解释:无论怎样,总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 , 所以永远不可能到达最后一个下标。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 104
  • 0 <= nums[i] <= 105

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
class Solution {
public boolean canJump(int[] nums) {
if(nums.length == 1){
return true;
}
int cover = 0;
for(int i = 0;i <= cover;i ++){
cover = Math.max(cover,i + nums[i]);
if(cover >= nums.length - 1){
return true;
}
}
return false;
}
}

45.跳跃游戏 II

给定一个长度为 n0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]

每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i] 处,你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:

  • 0 <= j <= nums[i]
  • i + j < n

返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]

示例 1:

1
2
3
4
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。

示例 2:

1
2
输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2

提示:

  • 1 <= nums.length <= 104
  • 0 <= nums[i] <= 1000
  • 题目保证可以到达 nums[n-1]

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
if(nums.length == 1){
return 0;
}
int res = 0; //记录跳跃的次数
int curcover = 0; //当前的覆盖最大区域
int maxcover = 0;//最大的覆盖区域
for(int i = 0;i < nums.length;i ++){
//在可覆盖区域内更新最大的覆盖区域
maxcover = Math.max(maxcover,i + nums[i]);
//说明当前一步,再跳一步就到达了末尾
if(maxcover >= nums.length - 1){
res ++;
break;
}
//走到当前覆盖的最大区域时,更新下一步可达的最大区域
if(i == curcover){
curcover = maxcover;
res ++;
}
}
return res;
}
}

1005.K次取反后最大化的数组和

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,按以下方法修改该数组:

  • 选择某个下标 i 并将 nums[i] 替换为 -nums[i]

重复这个过程恰好 k 次。可以多次选择同一个下标 i

以这种方式修改数组后,返回数组 可能的最大和

示例 1:

1
2
3
输入:nums = [4,2,3], k = 1
输出:5
解释:选择下标 1 ,nums 变为 [4,-2,3] 。

示例 2:

1
2
3
输入:nums = [3,-1,0,2], k = 3
输出:6
解释:选择下标 (1, 2, 2) ,nums 变为 [3,1,0,2] 。

示例 3:

1
2
3
输入:nums = [2,-3,-1,5,-4], k = 2
输出:13
解释:选择下标 (1, 4) ,nums 变为 [2,3,-1,5,4] 。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 104
  • -100 <= nums[i] <= 100
  • 1 <= k <= 104

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
class Solution {
public int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int k) {
int len = nums.length;
Integer[] A = new Integer[len];
int sum = 0;
for(int i = 0;i < A.length;i ++){
A[i] = nums[i];
}
Arrays.sort(A,(a,b) -> {
return Math.abs(b) - Math.abs(a);
});
for(int i = 0;i < len;i ++){
if(A[i] < 0 && k > 0){
A[i] = -A[i];
k --;
}
}
if(k % 2 == 1){
A[len - 1] = -A[len - 1];
}
for(int i = 0;i < len;i ++){
sum += A[i];
}
return sum;
}
}

134. 加油站

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。

给定两个整数数组 gascost ,如果你可以按顺序绕环路行驶一周,则返回出发时加油站的编号,否则返回 -1 。如果存在解,则 保证 它是 唯一 的。

示例 1:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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。

示例 2:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
输入: gas = [2,3,4], cost = [3,4,3]
输出: -1
解释:
你不能从 0 号或 1 号加油站出发,因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。
我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油
开往 1 号加油站,此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油
你无法返回 2 号加油站,因为返程需要消耗 4 升汽油,但是你的油箱只有 3 升汽油。
因此,无论怎样,你都不可能绕环路行驶一周。

提示:

  • gas.length == n
  • cost.length == n
  • 1 <= n <= 105
  • 0 <= gas[i], cost[i] <= 104

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
class Solution {
public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
int curSum = 0;
int totalSum = 0;
int start = 0;
for(int i = 0;i < gas.length;i ++){
curSum += gas[i] - cost[i];
totalSum += gas[i] - cost[i]; //主要是用来看汽车行驶一圈后汽油是否>0,只有大于0才能行驶一圈
if(curSum < 0){
start = (i + 1) % gas.length;
curSum = 0;
}
}
if(totalSum < 0){
return -1;
}
return start;
}
}

135. 分发糖果

n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。

你需要按照以下要求,给这些孩子分发糖果:

  • 每个孩子至少分配到 1 个糖果。
  • 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。

请你给每个孩子分发糖果,计算并返回需要准备的 最少糖果数目

示例 1:

1
2
3
输入:ratings = [1,0,2]
输出:5
解释:你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。

示例 2:

1
2
3
4
输入:ratings = [1,2,2]
输出:4
解释:你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。
第三个孩子只得到 1 颗糖果,这满足题面中的两个条件。

提示:

  • n == ratings.length
  • 1 <= n <= 2 * 104
  • 0 <= ratings[i] <= 2 * 104

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
class Solution {
public int candy(int[] ratings) {
int len = ratings.length;
int[] candy = new int[len];
candy[0] = 1; ////初始化第一个人的1个糖果
//1、起点下标1 从左往右,只要 右边 比 左边 大,右边的糖果=左边 + 1
for(int i = 1;i < len;i ++){
if(ratings[i] > ratings[i - 1]){
candy[i] = candy[i - 1] + 1;
}else{
candy[i] = 1; //初始化每个人的1个糖果
}
}
//2、起点下标 ratings.length - 2 从右往左, 只要左边 比 右边 大,
//此时 左边的糖果应该 取本身的糖果数(符合比它左边大) 和 右边糖果数 + 1 二者的最大值,
//这样才符合 它比它左边的大,也比它右边大
for(int i = len - 2;i >= 0;i --){
if(ratings[i] > ratings[i + 1]){
candy[i] = Math.max(candy[i + 1] + 1,candy[i]);
}
}

int res = 0;
for(int i : candy){
res += i;
}
return res;
}
}

860.柠檬水找零

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

示例 1:

1
2
3
4
5
6
7
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。

示例 2:

1
2
3
4
5
6
7
输入:bills = [5,5,10,10,20]
输出:false
解释:
前 2 位顾客那里,我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。
对于接下来的 2 位顾客,我们收取一张 10 美元的钞票,然后返还 5 美元。
对于最后一位顾客,我们无法退回 15 美元,因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。
由于不是每位顾客都得到了正确的找零,所以答案是 false。

提示:

  • 1 <= bills.length <= 105
  • bills[i] 不是 5 就是 10 或是 20

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
class Solution {
public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
//二十元不需要记录,因为二十元无法找零
int five = 0;
int ten = 0;
for(int i = 0;i < bills.length;i ++){
if(bills[i] == 5){
five ++;
}else if(bills[i] == 10){
if(five == 0) return false;
ten ++;
five --;
}else if(bills[i] == 20){
if(ten > 0 && five > 0){ //贪心策略:优先找零10和5这种组合
ten --;
five --;
}else if(five >= 3){
five -= 3;
}else{
return false;
}
}
}
return true;
}
}

406.根据身高重建队列

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)。

示例 1:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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。

示例 2:

1
2
输入:people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]
输出:[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]

提示:

  • 1 <= people.length <= 2000
  • 0 <= hi <= 106
  • 0 <= ki < people.length
  • 题目数据确保队列可以被重建

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
class Solution {
public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
// 身高从大到小排(身高相同k从小到大排)
Arrays.sort(people,(a,b) -> {
if(a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];
return b[0] - a[0];
});

LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();
for(int[] p : people){
que.add(p[1],p);
}
return que.toArray(new int[people.length][]);
}
}

452. 用最少数量的箭引爆气球

有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ,其中points[i] = [xstart, xend] 表示水平直径在 xstartxend之间的气球。你不知道气球的确切 y 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 x``startx``end, 且满足 xstart ≤ x ≤ x``end,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。

给你一个数组 points返回引爆所有气球所必须射出的 最小 弓箭数

示例 1:

1
2
3
4
5
输入:points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]
输出:2
解释:气球可以用2支箭来爆破:
-在x = 6处射出箭,击破气球[2,8]和[1,6]。
-在x = 11处发射箭,击破气球[10,16]和[7,12]。

示例 2:

1
2
3
输入:points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
输出:4
解释:每个气球需要射出一支箭,总共需要4支箭。

示例 3:

1
2
3
4
5
输入:points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
输出:2
解释:气球可以用2支箭来爆破:
- 在x = 2处发射箭,击破气球[1,2]和[2,3]。
- 在x = 4处射出箭,击破气球[3,4]和[4,5]。

提示:

  • 1 <= points.length <= 105
  • points[i].length == 2
  • -231 <= xstart < xend <= 231 - 1

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
class Solution {
public int findMinArrowShots(int[][] points) {
Arrays.sort(points,(a,b) -> Integer.compare(a[0],b[0]));// 使用Integer内置比较方法,不会溢出
int res = 1;// points 不为空至少需要一支箭
for(int i = 1;i < points.length;i ++){
if(points[i][0] > points[i - 1][1]){
res ++;
}else{
points[i][1] = Math.min(points[i][1],points[i - 1][1]);
}
}
return res;
}
}

435. 无重叠区间

给定一个区间的集合 intervals ,其中 intervals[i] = [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠

示例 1:

1
2
3
输入: intervals = [[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。

示例 2:

1
2
3
输入: intervals = [ [1,2], [1,2], [1,2] ]
输出: 2
解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。

示例 3:

1
2
3
输入: intervals = [ [1,2], [2,3] ]
输出: 0
解释: 你不需要移除任何区间,因为它们已经是无重叠的了。

提示:

  • 1 <= intervals.length <= 105
  • intervals[i].length == 2
  • -5 * 104 <= starti < endi <= 5 * 104

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
class Solution {
public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
Arrays.sort(intervals,(a,b) -> {
return Integer.compare(a[0],b[0]);
});
int res = 0;
for(int i = 1;i < intervals.length;i ++){
if(intervals[i][0] < intervals[i - 1][1]){
res ++;
intervals[i][1] = Math.min(intervals[i][1],intervals[i - 1][1]);
}
}
return res;
}
}

763.划分字母区间

给你一个字符串 s 。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。

注意,划分结果需要满足:将所有划分结果按顺序连接,得到的字符串仍然是 s

返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例 1:

1
2
3
4
5
6
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" 这样的划分是错误的,因为划分的片段数较少。

示例 2:

1
2
输入:s = "eccbbbbdec"
输出:[10]

提示:

  • 1 <= s.length <= 500
  • s 仅由小写英文字母组成

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
class Solution {
public List<Integer> partitionLabels(String s) {
List<Integer> res = new LinkedList<>();
int[] hash = new int[26];
for(int i = 0;i < s.length();i ++){
hash[s.charAt(i) - 'a'] = i;
}
int left = 0;
int right = 0;
for(int i = 0;i < s.length();i ++){
right = Math.max(right,hash[s.charAt(i) - 'a']);
if(i == right){
res.add(right - left + 1);
left = i + 1;
}
}
return res;
}
}

56. 合并区间

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

示例 1:

1
2
3
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].

示例 2:

1
2
3
输入:intervals = [[1,4],[4,5]]
输出:[[1,5]]
解释:区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。

提示:

  • 1 <= intervals.length <= 104
  • intervals[i].length == 2
  • 0 <= starti <= endi <= 104

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
LinkedList<int[]> res = new LinkedList<>();
Arrays.sort(intervals,(a,b) -> {
return Integer.compare(a[0],b[0]);
});
res.add(intervals[0]);
for(int i = 1;i < intervals.length;i ++){
if(intervals[i][0] <= res.getLast()[1]){
int start = res.getLast()[0];
int end = Math.max(res.getLast()[1],intervals[i][1]);
res.removeLast();
res.add(new int[]{start,end});
}else{
res.add(intervals[i]);
}
}
return res.toArray(new int[res.size()][]);
}
}

738.单调递增的数字

当且仅当每个相邻位数上的数字 xy 满足 x <= y 时,我们称这个整数是单调递增的。

给定一个整数 n ,返回 小于或等于 n 的最大数字,且数字呈 单调递增

示例 1:

1
2
输入: n = 10
输出: 9

示例 2:

1
2
输入: n = 1234
输出: 1234

示例 3:

1
2
输入: n = 332
输出: 299

提示:

  • 0 <= n <= 109

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
class Solution {
public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
String s = String.valueOf(n);
char[] chars = s.toCharArray();
int flag = s.length();
for(int i = s.length() - 1;i > 0;i --){
if(chars[i - 1] > chars[i]){
chars[i - 1] --;
flag = i;
}
}
for(int i = flag;i < s.length();i ++){
chars[i] = '9';
}
return Integer.parseInt(String.valueOf(chars));
}
}

968.监控二叉树

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。

示例 1:

img

1
2
3
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。

示例 2:

img

1
2
3
4
输入:[0,0,null,0,null,0,null,null,0]
输出:2
解释:需要至少两个摄像头来监视树的所有节点。 上图显示了摄像头放置的有效位置之一。
**提示:**
  1. 给定树的节点数的范围是 [1, 1000]
  2. 每个节点的值都是 0。

代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
class Solution {
int res = 0;
public int minCameraCover(TreeNode root) {
if(minCame(root) == 0){
res ++;
}
return res;
}
/**
节点的状态值:
0 无覆盖
1 有摄像头
2 有覆盖
后序遍历,根据左右节点的情况,来判读 自己的状态
*/
public int minCame(TreeNode root){
if(root == null){
return 2;
}
int left = minCame(root.left);
int right = minCame(root.right);
// 如果左右节点都覆盖了的话, 那么本节点的状态就应该是无覆盖,没有摄像头
if(left == 2 && right == 2){
return 0;
}
// 左右节点至少有一个无覆盖状态,那 根节点此时应该放一个摄像头
if(left == 0 || right == 0){
res ++;
return 1;
}
// 左右节点至少存在 1个摄像头
if(left == 1 || right == 1){
return 2;
}
return -1; //防止编译不过
}
}