攻克 LeetCode：JavaScript 版贪心算法之精髓

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2023-10-01 20:54:42

贪心算法：用JavaScript征服算法竞赛

了解贪心算法

贪心算法是一种高效且直观的算法，以其快速求解复杂问题的能力而闻名。它采用一种自上而下的方法，在每个步骤中做出看似最优的局部选择，而不考虑未来可能更好的选项。

贪心算法在JavaScript中的应用

JavaScript是一门强大的编程语言，非常适合实现贪心算法。它的动态类型和函数式编程范式使编写简洁且灵活的代码变得轻而易举。以下是JavaScript中贪心算法的一些常见应用：

最小生成树(MST)： 求解图中连接所有节点且总权重最小的树。
活动选择问题： 从一系列活动中选择不重叠的子集，以最大化收益或最小化成本。
背包问题： 在容量有限的背包中选择项目，以最大化总价值而不超过容量限制。

LeetCode贪心算法挑战

LeetCode是一个流行的算法竞赛平台，提供了一系列贪心算法挑战。解决这些挑战不仅可以磨练你的技能，还可以为现实世界的应用做好准备。

挑战1：跳跃游戏（55号问题）

给定一个非负整数数组，其中每个元素代表从当前位置可以跳跃的最大长度，确定能否从数组的第一个元素跳跃到最后一个元素。

代码示例：

const canJump = (nums) => {
  let maxReach = 0;
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    if (i > maxReach) return false;
    maxReach = Math.max(maxReach, i + nums[i]);
  }
  return true;
};

挑战2：加油站（134号问题）

沿着一个环路行驶，该环路上有n个加油站。每个加油站存储的汽油量为gas[i]，而你从i号加油站开到i+1号加油站需要的汽油量为cost[i]。假设你一开始没有任何汽油，确定能否完成环路而不加油。

代码示例：

const canCompleteCircuit = (gas, cost) => {
  let totalGas = 0;
  let currentGas = 0;
  let startStation = 0;
  for (let i = 0; i < gas.length; i++) {
    totalGas += gas[i] - cost[i];
    currentGas += gas[i] - cost[i];
    if (currentGas < 0) {
      currentGas = 0;
      startStation = i + 1;
    }
  }
  return totalGas < 0 ? -1 : startStation;
};