JavaScript刷LeetCode-贪心算法

var findContentChildren = function (g, s) {
    g.sort((a,b) => a-b)
    s.sort((a,b) => a-b)
    let ret = 0
    let sl = s.length-1; 
    let gl = g.length-1
    while(gl>=0){
        // 人没了，饼干可以还存在
        if(s[sl]>=g[gl] && sl>=0){
            // 最大的饼干能否满足最大胃口的孩子
            ret++
            sl--
        }
        gl--
    }
    return ret
}

var wiggleMaxLength = function(nums) {
    if(nums.length<2) return nums.length
    let ret = 1 // 从 1 开始是因为要求的是整个摆动序列的长度，所以先初始化1，然后遇到极值递增即可
    let preDiff = 0 // 初始化第一个差值；设置为0，则无论真正第一个差值是多少，得到的都是 0
    let curDiff = 0
    for(let i = 1;i<nums.length;i++){
        curDiff = nums[i]- nums[i-1]
        // 差值必须是正负数，如果是 0 则跳过
        if(curDiff === 0) continue
        if(preDiff * curDiff <= 0){
            ret++
            preDiff = curDiff
        }
    }
    return ret
};

var maxSubArray = function (nums) {
  let max = -Infinity;
   let sum = 0
   for(let i = 0 ;i<nums.length;i++){
       sum+=nums[i]
       max = Math.max(sum,max)
       if(sum<=0){
           sum=0
       }
   }
   return max
};

 var canJump = function (nums) {
    let ret = false;
    const dfs = (start) => {
      // 只要有一个成功，就直接不做其他处理了
      if (start >= nums.length || ret) return;
      if (start+nums[start] >= nums.length-1) {
        ret = true;
        return;
      }
      for (let i = 1; i <= nums[start]; i++) {
        dfs(start + i); // 在当前这一个节点，可以跳的步数
      }
    };
    dfs(0)
    return ret;
  };

 var canJump = function (nums) {
    for(let i=0;i<nums.length-1;i++){
        if(nums[i] === 0){
            // 开始寻找可以跳过当前 i 值的节点
            let valIndex = i-1
            while(nums[valIndex]<= i -valIndex && valIndex>=0){
                valIndex--
            }
            if(valIndex<0) return false
        }
    }
    return true
 }

/** * @分析 -- 已知能到达位置，求最少跳跃次数 * 1. 看到最少，想到用 dp 做；其中 dp[i] 就是到达 i 这个位置最少需要跳跃的次数, 但是控制当前状态的变量在上一个值，感觉 dp 不太合适 * 2. 感觉用贪心+回溯会更好一点，每一次尽量远的跳，如果不行再跳回来 * 3. 然后正常超时了 */
var jump = function(nums) {
    if(nums.length < 2) return 0
    let ret = Infinity

    const dfs = (index,sum) => {
        if(index>=nums.length-1) {
            // 贪心走出来的，肯定是
            ret = Math.min(sum,ret)
            return 
        }
        if(sum>=ret || nums[index] === 0) return // 只要出了第一个，后面的全部不玩了

        for(let i = nums[index];i>0;i--){
            dfs(index+i,sum+1)
        }
    }
    dfs(0,0)
    return ret
};

/** * @分析 * 1. 考虑到跳跃范围必须覆盖一定范围，求最小的目的，还是从后倒推前面会更舒服一点，所以考虑 dp； * 2. dp[i] 表示跳跃到 i 这个位置最小的次数 * 3. 状态转移方程: dp[i] = Math.min(dp[i-valid]+1) 这里的 valid 是值符合 nums[j]+j >= i 的 dp[j], 这样在 j 这个位置才能一次跳到 i * 4. base case: dp[0] = 0 原地蹦跶 * 5. 时间复杂度 ${O(n^2)}$ */
var jump = function(nums) {
    const dp = new Array(nums.length)
    dp[0] = 0 // 原地蹦跶
    for(let i=1;i<nums.length;i++){
        dp[i] = Infinity
        for(let j = i-1;j>=0;j--){
            if(nums[j]+j>=i){
                // 这样才能从 j 跳到 i
                dp[i] = Math.min(dp[i],dp[j]+1)
            }
        }
    }
    return dp[nums.length-1]
}

/** * @分析 -- 贪心 * 1. 每一次跳动都可以缓存最大跳跃范围，这是一个范围而不是一个值，所以下一跳的时候，需要从这个范围内找到最最大跳跃的范围 * 2. 所以只要迭代每一个值，就可以找到跑到这个值的时候，最大跳跃的覆盖范围 nextIndex 的位置, 同样的，我们将上一轮的最大距离设置为 curIndex * 3. 每当迭代到 curIndex, 表明上一次跳跃的覆盖范围都已经遍历完，并且记录好了这个范围内的最大值 nextIndex 了，这个时候更改 curIndex = nextIndex * 4. 其实整个过程就是在 [curIndex,nextIndex] 中找最大范围，然后不断迭代； * 5. 只需要遍历一次就能找到结果了，所以时间复杂度 ${O(n)}$ */
 var jump = function(nums) {
    let curIndex = nextIndex = 0
    let ret = 0
    for(let i =0;i<nums.length;i++){
        if(curIndex >=nums.length-1) return ret // 如果最大覆盖范围已经找到了地方，那么就直接跳出遍历了
        nextIndex = Math.max(nextIndex,nums[i]+i) // 最远覆盖范围
        if(curIndex === i) {
            // 如果 i 到达上一次最远覆盖位置，那么 nextIndex 就是上一轮 [cur,next] 的最大距离，现在需要更新一下
            curIndex = nextIndex
            // 所谓覆盖，就是 jump 一次
            ret++
        }
    }
}    

var canReach = function (arr, start) {
  const queue = [];
  queue.push(start);
  const useSet = new Set();

  while (queue.length) {
    let len = queue.length;
    while (len--) {
      const node = queue.shift();
      const l = node - arr[node];
      const r = node + arr[node];
      if (l >= 0 && !useSet.has(l)) {
        if (arr[l] === 0) return true;
        queue.push(l);
        useSet.add(l);
      }
      if (r < arr.length && !useSet.has(r)) {
        if (arr[r] === 0) return true;
        queue.push(r);
        useSet.add(r);
      }
    }
  }
  return false;
};

var canReach = function (arr, start) {
  let ret = false;
  const useSet = new Set(); // 剪枝用的
  const dfs = (node) => {
    if (useSet.has(node) || ret === true) return;
    if (arr[node] === 0) {
      ret = true;
      return;
    }
    useSet.add(node);
    if (node - arr[node] >= 0) {
      dfs(node - arr[node]);
    }
    if (node - arr[node] < arr.length) {
      dfs(node + arr[node]);
    }
  };
  dfs(start);
  return ret;
};

 var largestSumAfterKNegations = function(nums, k) {
     nums.sort((a,b)=>a-b)
     let index = 0
     while(k && nums[index] < 0){
        // 如果 k 还存在且当前值还是负数的时候，就转换
        nums[index] = - nums[index]
        k--
        index++
     }
    // 转换后 index 所在的位置就是最开始最小值非负数了，但是它有可能比转换后的最小正数小，所以要对比一下
    // 但是如果 index 是第一个值，也就是一开始全都是非负数的时候，这个时候就没有 index-1 了；
    // 同理，如果全是负数，那么 index 就不存在了

    let min = index=== 0 ? nums[index] : index=== nums.length?nums[index-1] :Math.min( nums[index], nums[index-1])
    // 先将所有负数都转成正数 -- 如果 k 还存在，那么就处理 nums[index] 就好了
    let sum  = nums.reduce((pre,cur)=>pre+cur,0)
    if(k % 2) sum -= min*2
    return sum
};

var maxProfit = function(prices) {
    let ret = 0
    for(let i = 1;i<prices.length;i++){
        const temp = prices[i]-prices[i-1]
        if(temp>0){
            ret+=temp
        }
    }

    return ret
}

var canCompleteCircuit = function (gas, cost) {
  const leaves = gas.map((g, i) => g - cost[i]); // 每一个站台加油后跑路之后，剩余值的数组，正数就是有剩余，负数就是不足，需要在某些地方补充；
  let ret = -1;
  let sum = 0; // 缓存当前油量
  for (let i = 0; i < leaves.length; i++) {
    if (leaves[i] >= 0) {
      if (ret === -1) {
        ret = i;
      }
      sum += leaves[i];
      continue;
    }
    if (sum + leaves[i] < 0) {
      // 之前那个起点已经失败了
      ret = -1; //恢复到 -1
      sum = 0;
    } else {
      sum += leaves[i]; // 继续走着
    }
  }
  if (ret === -1) return -1; 
  // 如果走完这一段，sum 还存在，证明在 [ret,leaves.length-1] 是合格的，那么继续走一下 [0,ret]
  for (let i = 0; i < ret; i++) {
    if (leaves[i] >= 0) {
      sum += leaves[i];
      continue;
    }
    if (sum + leaves[i] < 0) {
      // 在这个循环中一旦出现不合适的，就不再走下去了，因为已经走过一次了
      return -1;
    } else {
      sum += leaves[i]; // 继续走着
    }
  }
  return ret
};

var canCompleteCircuit = function (gas, cost) {
  const leaves = gas.map((g, i) => g - cost[i]); // 每一个站台加油后跑路之后，剩余值的数组，正数就是有剩余，负数就是不足，需要在某些地方补充；
  let ret = -1;
  let sum = 0; // 缓存当前油量
  let gasSum = 0
  let costSum = 0
  for (let i = 0; i < leaves.length; i++) {
    costSum+=cost[i]
    gasSum+=gas[i]
    if (leaves[i] >= 0) {
      if (ret === -1) {
        ret = i;
      }
      sum += leaves[i];
      continue;
    }
    if (sum + leaves[i] < 0) {
      // 之前那个起点已经失败了
      ret = -1; //恢复到 -1
      sum = 0;
    } else {
      sum += leaves[i]; // 继续走着
    }
  }
  if (gasSum<costSum) return -1; 
  return ret
};

var candy = function (ratings) {
  const len = ratings.length;
  const candies = new Array(len).fill(1); // 发糖果的数组
  for (let i = 1; i < len; i++) {
    if (ratings[i] > ratings[i - 1]) {
      candies[i] = candies[i - 1] + 1;
    }
  }
  for (let i = len - 2; i >= 0; i--) {
    if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
      candies[i] = Math.max(candies[i + 1] + 1,candies[i]); // 从右边数的时候，就要判断哪边更大了
    }
  }
  return candies.reduce((pre, cur) => pre + cur, 0);
};

var lemonadeChange = function(bills) {
    let fives = 0
    let tens = 0

     for(let i =0;i<bills.length;i++){
         const b = bills[i] 
         if(b === 5){
            fives++
         }
         if(b === 10 ) {
             if(fives>0){
                 fives--
                 tens++
             }else {
                 return false
             }
         }
         if(b === 20){
             // 现在用贪心，先尽可能的用 10 块去找零，因为 5 块是粒度更小的零钱，它通用性更强，所以尽可能贪心的保存 5 块
             if(tens>0 && fives>0){
                tens--
                fives--
             }else if (tens === 0 && fives>=3){
                 fives -=3
             }else{
                 return false
             }
         }
     }
     return true

 };

var reconstructQueue = function(people) {
    const map = new Map(); // 先将身高一眼给的缓存起来
    for(let i = 0;i<people.length;i++){
        const key = people[i][0]
        map.set(key,map.get(key)?[...map.get(key),people[i]]:[people[i]])
    }
    const arr = [...map.keys()].sort((a,b)=>b-a) // 从大到小
    const ret = []
    for(let i = 0;i<arr.length;i++){
        const tempArr = map.get(arr[i]) // 取出数组
        tempArr.sort((a,b)=>a[1]-b[1]) // 身高相同的数组，要根据在他们前面的人的数量进行排序，这样才能保证前面人少的在前面
        // 这个时候需要只需要按找数组的第二个值，插入到最终数组即可
        for(let temp of tempArr){
           ret.splice(temp[1],0,temp) // 在 temp[1] 的位置插入 temp
        }
    }
    return ret
};

const ret = reconstructQueue([[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]);
console.log(ret)

 var findMinArrowShots = function(points) {
    const len =  points.length 
    let ret = [] // 缓存没有交集的数组
    for(let i =0;i<len;i++){
        const pp  = points[i]
        let isMerge = false
        for(let i = 0;i<ret.length;i++){
            const rr = ret[i]
            // 如果起始位置都超过了终止位置，那么就没有交集了
            if(pp[0]>rr[1] || pp[1]< rr [0]) continue
            // 否则就是有交集了，那么只要保存交集就好，因为射中交集的时候，一次性就完成所有的气球爆炸
            ret[i] =  pp[0]<=rr[0]?[rr[0],Math.min(pp[1],rr[1])]:[pp[0],Math.min(pp[1],rr[1])]
            isMerge = true // 如果合并了
            break
        }
        if(!isMerge){
            ret.push(pp)
        }
    }
    return ret.length
};

var findMinArrowShots = function(points) {
    const len =  points.length 
    points.sort((a,b)=>a[0]-b[0])
    let cur = -Infinity;
    let ret = 0
    for(let i = 0 ;i<len;i++){
        const pp  = points[i]
        if(pp[0]>cur) {
            // 超出范围了
            ret++
            cur = pp[1] // 修改
        }else{
            cur = Math.min(cur,pp[1])
        }
    }
    return ret
}

findMinArrowShots([[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]])
findMinArrowShots([[1,2]])
findMinArrowShots([[3,9],[7,12],[3,8],[6,8],[9,10],[2,9],[0,9],[3,9],[0,6],[2,8]])

var findMinArrowShots = function(points) {
    const len =  points.length 
    points.sort((a,b)=>a[1]-b[1]) // 右侧排序
    let right = -Infinity;
    let ret = 0
    for(let i = 0 ;i<len;i++){
        const pp  = points[i]
        if(pp[0]>right) {
            // 超出范围了
            ret++
            right = pp[1] // 修改
        }
    }
    return ret
}

var eraseOverlapIntervals = function(intervals) {
    const length = intervals.length
    intervals.sort((a,b) => a[1]-b[1]) // 按右侧大小排列好
    let  right = -Infinity
    let ret = 0 // 集合数量
    for(let i = 0;i<length;i++){
        const ii = intervals[i]
        if(ii[0]>=right) {
            ret++ 
            right = ii[1]
        }
    }
    return length-ret
}

var partitionLabels = function(s) {
    const map = new Map() // 记录字符和最后一个字符对应的下标
    for(let i = 0;i<s.length;i++){
        const ss = s[i]
        map.set(ss,i)
    }
    console.log(map)
    let ret = []
    let start = 0
    // 现在尽可能短的获取片段
    while(start<s.length){
        let temp = start // 起始值
        let end = map.get(s[start]) //第一个字母的最后一个下标

        while(start<=end){
            if(map.get(s[start])>end){
                end = map.get(s[start]) // 将 end 变长
            }
            start++
        }
        // 抛出一轮了
        ret.push(start-temp)
    }
    return ret
};

console.log(partitionLabels('ababcbacadefegdehijhklij'))

var merge = function (intervals) {
  intervals.sort((a, b) => a[0] - b[0]);
  let ret = [];
  let cur = intervals[0];
  for (let i = 1; i < intervals.length; i++) {
    const temp = intervals[i];
    if (temp[0] > cur[1]) {
      // 当取出的空间的起始值已经比当前值要大的时候，那么剩下的其他值，也会完全和当前的 cur 隔离开，所以将当前 cur 推入 ret 中
      ret.push(cur);
      cur = temp; // 替换 cur
    }
    if (cur[1] < temp[1]) {
      cur[1] = temp[1];
    }
  }
  return [...ret, cur];
};

console.log(
  merge(
    [[1,4],[2,3]]
  )
);

var monotoneIncreasingDigits = function (n) {
    if(n<10) return n //如果是个位数，直接返回 n
  const str = String(n)
  const len = str.length
  const arr = str.split('')
  let  flag = Infinity // 标记最后一个设置为 9 的下标，从这个下标之后的值，都得换成 9
  for(let i =len-1;i>=0;i--){
    if(arr[i-1]>arr[i]){
        // 如果前一位大于后一位，那么为了当增，需要将当前位减一，后一位换成 9
        flag = i
        arr[i-1] = arr[i-1] -1 
    }
  }

  for (let i = flag; i < len; i++) {
      arr[i] = 9
  }
  return Number(arr.join(''))
};

var minCameraCover = function (root) {
  if (!root) return 0;
  let ret = 0; // 装了多少摄像头
  const dfs = (root) => {
    if (!root.left && !root.right) return; // 到达叶子节点，直接返回，不加摄像头
    if (root.left) dfs(root.left);
    if (root.right) dfs(root.right);
    // 后序遍历，遇到父子节点存在摄像头，那就不需要加了
    if ((root.left && root.left.val !== 0  || !root.left) && (root.right && root.right.val !== 0 || !root.right)){
        if((root.left && root.left.val === 1) || (root.right && root.right.val === 1)){
            // 存在摄像头才能波及
            root.val = 2 // 波及到的
        }
        return 
    }
    // 必须要保证存在的子节点都已经是 1 的时候，才可以放心继续往上走
    root.val = 1; //如果大家伙都没有装，那就我来装吧
    ret++;
  };
  dfs(root);
  return root.val === 0  ? ret+1 : ret 
};