​LeetCode刷题实战455:分发饼干

简介: 算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !

今天和大家聊的问题叫做 分发饼干,我们先来看题面:https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies/

Assume you are an awesome parent and want to give your children some cookies. But, you should give each child at most one cookie.


Each child i has a greed factor g[i], which is the minimum size of a cookie that the child will be content with; and each cookie j has a size s[j]. If s[j] >= g[i], we can assign the cookie j to the child i, and the child i will be content. Your goal is to maximize the number of your content children and output the maximum number.

假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。

对每个孩子 i,都有一个胃口值 g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干 j,都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i],我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。

示例                    

示例 1:
输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
输出: 1
解释:
你有三个孩子和两块小饼干,3个孩子的胃口值分别是:1,2,3。
虽然你有两块小饼干,由于他们的尺寸都是1,你只能让胃口值是1的孩子满足。
所以你应该输出1。
示例 2:
输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
输出: 2
解释:
你有两个孩子和三块小饼干,2个孩子的胃口值分别是1,2。
你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。
所以你应该输出2.

解题

给定一个关于饼干的数组和一个关于胃口的数组,要求尽可能满足多的孩子,那么需要先对连个数组进行排序,尽可能让小饼干满足小胃口的,而不是那一块大饼干满足小胃口的,以此进行遍历计数

class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
        int res = 0,index = 0;
        sort(g.begin(),g.end());
        sort(s.begin(),s.end());
        for(int i=0;i<s.size();i++){
            if(s[i]>=g[index]){
                res++;
                index++;
                if(index>=g.size()){
                    break;
                }
            }
        }
        return res;
    }
};

好了,今天的文章就到这里,如果觉得有所收获,请顺手点个在看或者转发吧,你们的支持是我最大的动力 。

相关文章
|
2月前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
Unix Shell Linux
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
本文提供了几个Linux shell脚本编程问题的解决方案,包括转置文件内容、统计词频、验证有效电话号码和提取文件的第十行,每个问题都给出了至少一种实现方法。
274 6
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
|
6月前
|
Go
【LeetCode 热题100】DP 实战进阶:最长递增子序列、乘积最大子数组、分割等和子集(力扣300 / 152/ 416 )(Go语言版)
本文深入解析三道经典的动态规划问题:**最长递增子序列(LIS)**、**乘积最大子数组** 和 **分割等和子集**。 - **300. LIS** 通过 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最长递增子序列长度,支持 O(n²) 动态规划与 O(n log n) 的二分优化。 - **152. 乘积最大子数组** 利用正负数特性,同时维护最大值与最小值的状态转移方程。 - **416. 分割等和子集** 转化为 0-1 背包问题,通过布尔型 DP 实现子集和判断。 总结对比了三题的状态定义与解法技巧,并延伸至相关变种问题,助你掌握动态规划的核心思想与灵活应用!
285 1
|
6月前
|
分布式计算 算法 Go
【LeetCode 热题100】BFS/DFS 实战:岛屿数量 & 腐烂的橘子(力扣200 / 994 )(Go语言版)
本文讲解了两道经典的图论问题:**岛屿数量(LeetCode 200)** 和 **腐烂的橘子(LeetCode 994)**,分别通过 DFS/BFS 实现。在“岛屿数量”中,利用深度或广度优先搜索遍历二维网格,标记连通陆地并计数;“腐烂的橘子”则采用多源 BFS,模拟腐烂传播过程,计算最短时间。两者均需掌握访问标记技巧,是学习网格搜索算法的绝佳实践。
282 1
|
6月前
|
Go
【LeetCode 热题100】BFS/DFS 实战:岛屿数量 & 腐烂的橘子(力扣200 / 994 )(Go语言版)
本篇博客详细解析了三道经典的动态规划问题:198. 打家劫舍(线性状态转移)、279. 完全平方数与322. 零钱兑换(完全背包问题)。通过 Go 语言实现,帮助读者掌握动态规划的核心思想及其实战技巧。从状态定义到转移方程,逐步剖析每道题的解法,并总结其异同点,助力解决更复杂的 DP 问题。适合初学者深入理解动态规划的应用场景和优化方法。
221 0
|
搜索推荐 索引 Python
【Leetcode刷题Python】牛客. 数组中未出现的最小正整数
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
376 2
|
数据采集 负载均衡 安全
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口
本文提供了多个多线程编程问题的解决方案,包括设计有限阻塞队列、多线程网页爬虫、红绿灯路口等,每个问题都给出了至少一种实现方法,涵盖了互斥锁、条件变量、信号量等线程同步机制的使用。
283 3
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
280页PDF,全方位评估OpenAI o1,Leetcode刷题准确率竟这么高
【10月更文挑战第24天】近年来,OpenAI的o1模型在大型语言模型(LLMs)中脱颖而出,展现出卓越的推理能力和知识整合能力。基于Transformer架构,o1模型采用了链式思维和强化学习等先进技术,显著提升了其在编程竞赛、医学影像报告生成、数学问题解决、自然语言推理和芯片设计等领域的表现。本文将全面评估o1模型的性能及其对AI研究和应用的潜在影响。
354 1
|
Python
【Leetcode刷题Python】50. Pow(x, n)
本文介绍了LeetCode第50题"Pow(x, n)"的解法,题目要求实现计算x的n次幂的函数,文章提供了递归分治法的详细解析和Python实现代码。
294 1
|
Python
【Leetcode刷题Python】LeetCode 478. 在圆内随机生成点
本文介绍了LeetCode 478题的解法,题目要求在给定圆的半径和圆心位置的情况下实现在圆内均匀随机生成点的功能,并提供了Python的实现代码。
178 1