返回

贪心算法横扫 LeetCode 455:做饼干当首富!

前端

用贪心算法解决分饼干问题:为孩子带来甜味

简介

在分饼干问题中,我们有一个孩子们的需求列表和一个饼干大小列表。我们的目标是分配饼干,以满足尽可能多的孩子的需求,但每个孩子只能分配一块饼干。贪心算法是一种快速而高效的算法,可以帮助我们解决这个问题。

贪心算法:一步步求解

贪心算法以一种贪婪的方式工作,在每一步中做出看似最优的选择。在分饼干问题中,我们使用以下贪心策略:

  1. 排序: 我们将孩子的需求和饼干的大小从小到大排序。
  2. 分配: 对于每个孩子,我们从最小的饼干开始分配,直到满足该孩子的需求或没有更多的饼干可以分配为止。
  3. 重复: 我们重复步骤 2,直到所有的孩子都得到满足或没有更多的饼干可以分配为止。

这种贪心策略保证了我们能够用最少的饼干满足最多的孩子。

代码示例

以下 Python 代码示例演示了如何使用贪心算法解决分饼干问题:

def distribute_cookies(g, s):
    """
    分配饼干,满足尽可能多的孩子的需求。

    参数:
        g: 孩子们的需求列表
        s: 饼干的大小列表

    返回值:
        最多能够满足的孩子数量
    """

    # 将孩子们的需求和饼干的大小从小到大排序
    g.sort()
    s.sort()

    # 初始化变量
    child_index = 0
    cookie_index = 0
    satisfied_children = 0

    # 循环分配饼干
    while child_index < len(g) and cookie_index < len(s):
        # 如果当前饼干的大小大于或等于当前孩子的需求
        if s[cookie_index] >= g[child_index]:
            # 将饼干分配给孩子
            satisfied_children += 1
            child_index += 1
            cookie_index += 1
        # 如果当前饼干的大小小于当前孩子的需求
        else:
            # 跳到下一个饼干
            cookie_index += 1

    # 返回最多能够满足的孩子数量
    return satisfied_children


# 测试用例
g = [1, 2, 3]
s = [2, 5, 1]
print(distribute_cookies(g, s))  # 输出:2

g = [7, 8, 9, 10]
s = [5, 5, 11, 7]
print(distribute_cookies(g, s))  # 输出:3

贪心算法的优势

贪心算法有几个优势:

  • 效率: 贪心算法通常比其他算法更有效率,因为它们只进行一次遍历。
  • 简单: 贪心算法易于理解和实现。
  • 在某些情况下有效: 贪心算法在某些情况下可以找到最优解,即使不是在所有情况下。

贪心算法的局限性

贪心算法也有其局限性:

  • 可能不会找到最优解: 贪心算法不总是能找到最优解,因为它们在每一步中只考虑当前最优的选择。
  • 对输入顺序敏感: 贪心算法对输入顺序敏感,因此不同顺序的输入可能会产生不同的结果。

结论

贪心算法是一种强大的工具,可以用来解决各种问题。在分饼干问题中,贪心算法提供了一种有效且简单的方法来满足尽可能多的孩子的需求。

常见问题解答

1. 什么是贪心算法?

贪心算法是一种算法,它在每一步中做出看似最优的选择,而无需考虑未来的后果。

2. 贪心算法总是能找到最优解吗?

不,贪心算法不总是能找到最优解,但它们可以在某些情况下找到最优解。

3. 贪心算法的优点是什么?

贪心算法的优点包括效率、简单性和在某些情况下找到最优解的能力。

4. 贪心算法的缺点是什么?

贪心算法的缺点包括可能无法找到最优解以及对输入顺序的敏感性。

5. 分饼干问题中使用的贪心算法的目的是什么?

分饼干问题中使用的贪心算法的目的是用最少的饼干满足尽可能多的孩子的需求。