六六力扣刷题攻略：贪心算法之分发饼干

贪心算法助力分发饼干：一份刷题进阶指南

作为程序员，刷题是提升技能和巩固基础的必经之路。力扣（LeetCode）凭借其丰富的题库和学习资源，成为众多程序员的刷题首选。今天，我们将深入探讨贪心算法在分发饼干问题中的巧妙应用，带你解锁刷题新思路。

贪心算法：简单高效的决策之道

贪心算法是一种逐层选择看似最佳选项的算法策略。它并不总是能找到完美解，但往往能给出近乎完美的解法。在某些情况下，贪心算法甚至能直接命中最优解。

分发饼干问题：资源分配的经典难题

分发饼干问题如下：我们有一个胃口数组 children，其中 children[i] 表示第 i 个孩子的胃口值；同时还有一个饼干大小数组 cookies，其中 cookies[i] 表示第 i 块饼干的大小。我们的目标是将饼干分发给孩子们，满足每个孩子的胃口要求。如果可以完成分配，返回 true；否则，返回 false。

贪心算法解题思路：分而治之，巧妙取舍

要解决分发饼干问题，我们可以运用贪心算法，具体步骤如下：

1. 排序数组： 将 children 和 cookies 数组分别按升序排列。
2. 依次分配： 依次遍历 children 数组，为每个孩子分配最小的可满足其胃口的饼干。如果找到，则将饼干从 cookies 数组中移除。
3. 判断可行性： 如果 children 数组为空，说明所有孩子都得到了饼干，返回 true；否则，返回 false。

代码示例：贪心算法实战

def distribute_cookies(children, cookies):
  """
  分发饼干

  :param children: 孩子们的胃口值
  :param cookies: 饼干的大小
  :return: 是否可以将饼干分发给孩子们
  """

  # 排序数组
  children.sort()
  cookies.sort()

  # 贪心分配
  while children and cookies:
    child = children[0]
    cookie = cookies[0]

    # 分配饼干
    if child <= cookie:
      children.pop(0)
      cookies.pop(0)
    # 否则，尝试下一块饼干
    else:
      cookies.pop(0)

  # 判断可行性
  return not children


# 测试
children = [1, 2, 3]
cookies = [1, 2, 3]
print(distribute_cookies(children, cookies))  # True

children = [1, 2, 3]
cookies = [2, 2, 1]
print(distribute_cookies(children, cookies))  # False

结语：贪心算法的灵活之美

通过分发饼干问题的案例，我们领略了贪心算法的灵活性和高效性。贪心算法并非万金油，但对于这类资源分配问题，它能提供一个快速且近似最优的解决方案。

常见问题解答

1. 贪心算法总是能找到最优解吗？
   答：不一定，贪心算法通常只能找到近似最优解。

2. 分发饼干问题的贪心算法时间复杂度是多少？
   答：由于需要排序，因此时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 为数组长度。

3. 贪心算法可以应用于哪些类型的题目？
   答：贪心算法常用于求解资源分配、作业调度等问题。

4. 贪心算法的缺点是什么？
   答：贪心算法可能无法找到全局最优解，且对于某些问题，可能会产生局部最优解。

5. 如何提高贪心算法的解题能力？
   答：通过大量刷题，积累经验，并多思考贪心选择背后的原理。