揭秘周赛 288 第四题：用贪心策略打造美丽花园

贪心算法：解锁花园美学的秘密

在 LeetCode 的 2234 谜题中，我们面临着打造美丽花园的挑战。花园由一系列空旷的花坛组成，等待我们用花卉点缀。每种花卉都拥有独特的美丽值，但相邻花坛不能种植同种花卉。我们的目标是通过精心安排花卉，使花园的总美丽值达到极致。

贪心算法：通往胜利的捷径

破解此谜题的关键在于贪心算法。贪心算法是一种通过在每一步中做出局部最优选择来解决优化问题的策略。在本例中，我们会贪婪地选择美丽值最大的花卉，将其安置在最有利的位置，直到填满所有花坛。

Python 代码范例

def maximumBeauty(flowers, newFlowers, target, full, partial):
    # 排序花坛，让美丽值最高的抢先出场
    flowers.sort(reverse=True)
    
    # 初始化美丽值
    beauty = 0
    
    # 贪心安置花卉
    for flower in flowers:
        if target > 0:
            # 花坛未满？优先选用美丽值最爆表的完整花卉
            if flower >= full:
                beauty += full
                target -= 1
            # 其次考虑美丽值较高的残缺花卉
            elif flower >= partial:
                beauty += partial
                target -= 1
        else:
            # 花坛已满？别急，我们可以用新花卉置换残缺花卉来提升美丽值
            if newFlowers > 0 and flower < full:
                beauty += full - flower
                newFlowers -= 1
    
    return beauty

代码解读

在这个 Python 例子中，我们首先对花坛进行排序，让美丽值最高的抢先出场。然后，我们贪心地选择花卉，优先安置美丽值最爆表的完整花卉，其次考虑残缺花卉。如果某个花坛已满，我们考虑用新花卉置换残缺花卉，从而提升美丽值。

总结

利用贪心算法，我们可以高效地解决 LeetCode 2234 谜题。通过遵循局部最优策略，我们可以最大化花园的总美丽值，轻而易举地过关。愿这篇文章成为你掌握贪心算法的敲门砖，助你提升编码能力更上一层楼！

常见问题解答

问：为什么使用贪心算法？

答：贪心算法擅长解决在每一步中做出局部最优选择就能得到全局最优解的问题。在本谜题中，通过贪婪地选择美丽值最高的花卉，我们能够最大化花园的总美丽值。

问：贪心算法总是有效吗？

答：不总是。贪心算法虽然直观易懂，但并不适用于所有问题。例如，在寻找最短路径问题中，贪心算法就可能失败。

问：如何判断贪心算法是否适用？

答：贪心算法通常适用于具有以下特征的问题：

• 存在局部最优解
• 局部最优解可以通过局部信息确定
• 局部最优解组合起来可以得到全局最优解

问：除了 LeetCode 2234，贪心算法还有哪些应用场景？

答：贪心算法在许多领域都有应用，包括活动选择问题、哈夫曼编码和区间调度问题。

问：如何提高贪心算法的性能？

答：可以采用以下策略来提高贪心算法的性能：

• 对输入进行排序或预处理
• 使用数据结构来优化查找和更新操作
• 考虑使用近似算法来获得次优解，但可以提高性能