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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 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.
提示:
- 1 <= g.length <= 3 * 10^4
- 0 <= s.length <= 3 * 10^4
- 1 <= g[i], s[j] <= 2^31 - 1
《代码随想录》算法视频公开课:贪心算法,你想先喂哪个小孩?| LeetCode:455.分发饼干,相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。
为了满足更多的小孩,就不要造成饼干尺寸的浪费。
大尺寸的饼干既可以满足胃口大的孩子也可以满足胃口小的孩子,那么就应该优先满足胃口大的。
这里的局部最优就是大饼干喂给胃口大的,充分利用饼干尺寸喂饱一个,全局最优就是喂饱尽可能多的小孩。
可以尝试使用贪心策略,先将饼干数组和小孩数组排序。
然后从后向前遍历小孩数组,用大饼干优先满足胃口大的,并统计满足小孩数量。
如图:
这个例子可以看出饼干 9 只有喂给胃口为 7 的小孩,这样才是整体最优解,并想不出反例,那么就可以撸代码了。
C++代码整体如下:
// 版本一
class Solution {
public:
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
sort(g.begin(), g.end());
sort(s.begin(), s.end());
int index = s.size() - 1; // 饼干数组的下标
int result = 0;
for (int i = g.size() - 1; i >= 0; i--) { // 遍历胃口
if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) { // 遍历饼干
result++;
index--;
}
}
return result;
}
};
- 时间复杂度:O(nlogn)
- 空间复杂度:O(1)
从代码中可以看出我用了一个 index 来控制饼干数组的遍历,遍历饼干并没有再起一个 for 循环,而是采用自减的方式,这也是常用的技巧。
有的同学看到要遍历两个数组,就想到用两个 for 循环,那样逻辑其实就复杂了。
注意版本一的代码中,可以看出来,是先遍历的胃口,在遍历的饼干,那么可不可以 先遍历 饼干,在遍历胃口呢?
其实是不可以的。
外面的 for 是里的下标 i 是固定移动的,而 if 里面的下标 index 是符合条件才移动的。
如果 for 控制的是饼干, if 控制胃口,就是出现如下情况 :
if 里的 index 指向 胃口 10, for 里的 i 指向饼干 9,因为 饼干 9 满足不了 胃口 10,所以 i 持续向前移动,而 index 走不到 s[index] >= g[i]
的逻辑,所以 index 不会移动,那么当 i 持续向前移动,最后所有的饼干都匹配不上。
所以 一定要 for 控制 胃口,里面的 if 控制饼干。
也可以换一个思路,小饼干先喂饱小胃口
代码如下:
class Solution {
public:
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
sort(g.begin(),g.end());
sort(s.begin(),s.end());
int index = 0;
for(int i = 0; i < s.size(); i++) { // 饼干
if(index < g.size() && g[index] <= s[i]){ // 胃口
index++;
}
}
return index;
}
};
- 时间复杂度:O(nlogn)
- 空间复杂度:O(1)
细心的录友可以发现,这种写法,两个循环的顺序改变了,先遍历的饼干,在遍历的胃口,这是因为遍历顺序变了,我们是从小到大遍历。
理由在上面 “注意事项”中 已经讲过。
这道题是贪心很好的一道入门题目,思路还是比较容易想到的。
文中详细介绍了思考的过程,想清楚局部最优,想清楚全局最优,感觉局部最优是可以推出全局最优,并想不出反例,那么就试一试贪心。
class Solution {
// 思路1:优先考虑饼干,小饼干先喂饱小胃口
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int start = 0;
int count = 0;
for (int i = 0; i < s.length && start < g.length; i++) {
if (s[i] >= g[start]) {
start++;
count++;
}
}
return count;
}
}
class Solution {
// 思路2:优先考虑胃口,先喂饱大胃口
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int count = 0;
int start = s.length - 1;
// 遍历胃口
for (int index = g.length - 1; index >= 0; index--) {
if(start >= 0 && g[index] <= s[start]) {
start--;
count++;
}
}
return count;
}
}
贪心 大饼干优先
class Solution:
def findContentChildren(self, g, s):
g.sort() # 将孩子的贪心因子排序
s.sort() # 将饼干的尺寸排序
index = len(s) - 1 # 饼干数组的下标,从最后一个饼干开始
result = 0 # 满足孩子的数量
for i in range(len(g)-1, -1, -1): # 遍历胃口,从最后一个孩子开始
if index >= 0 and s[index] >= g[i]: # 遍历饼干
result += 1
index -= 1
return result
贪心 小饼干优先
class Solution:
def findContentChildren(self, g, s):
g.sort() # 将孩子的贪心因子排序
s.sort() # 将饼干的尺寸排序
index = 0
for i in range(len(s)): # 遍历饼干
if index < len(g) and g[index] <= s[i]: # 如果当前孩子的贪心因子小于等于当前饼干尺寸
index += 1 # 满足一个孩子,指向下一个孩子
return index # 返回满足的孩子数目
栈 大饼干优先
from collecion import deque
class Solution:
def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
#思路,饼干和孩子按从大到小排序,依次从栈中取出,若满足条件result += 1 否则将饼干栈顶元素重新返回
result = 0
queue_g = deque(sorted(g, reverse = True))
queue_s = deque(sorted(s, reverse = True))
while queue_g and queue_s:
child = queue_g.popleft()
cookies = queue_s.popleft()
if child <= cookies:
result += 1
else:
queue_s.appendleft(cookies)
return result
版本一 大饼干优先
func findContentChildren(g []int, s []int) int {
sort.Ints(g)
sort.Ints(s)
index := len(s) - 1
result := 0
for i := len(g) - 1; i >= 0; i-- {
if index >= 0 && s[index] >= g[i] {
result++
index--
}
}
return result
}
版本二 小饼干优先
func findContentChildren(g []int, s []int) int {
sort.Ints(g)
sort.Ints(s)
index := 0
for i := 0; i < len(s); i++ {
if index < len(g) && g[index] <= s[i] {
index++
}
}
return index
}
pub fn find_content_children(mut children: Vec<i32>, mut cookies: Vec<i32>) -> i32 {
children.sort();
cookies.sort();
let (mut child, mut cookie) = (0, 0);
while child < children.len() && cookie < cookies.len() {
// 优先选择最小饼干喂饱孩子
if children[child] <= cookies[cookie] {
child += 1;
}
cookie += 1;
}
child as i32
}
var findContentChildren = function (g, s) {
g = g.sort((a, b) => a - b);
s = s.sort((a, b) => a - b);
let result = 0;
let index = s.length - 1;
for (let i = g.length - 1; i >= 0; i--) {
if (index >= 0 && s[index] >= g[i]) {
result++;
index--;
}
}
return result;
};
// 大饼干尽量喂胃口大的
function findContentChildren(g: number[], s: number[]): number {
g.sort((a, b) => a - b);
s.sort((a, b) => a - b);
const childLength: number = g.length,
cookieLength: number = s.length;
let curChild: number = childLength - 1,
curCookie: number = cookieLength - 1;
let resCount: number = 0;
while (curChild >= 0 && curCookie >= 0) {
if (g[curChild] <= s[curCookie]) {
curCookie--;
resCount++;
}
curChild--;
}
return resCount;
}
// 小饼干先喂饱小胃口的
function findContentChildren(g: number[], s: number[]): number {
g.sort((a, b) => a - b);
s.sort((a, b) => a - b);
const childLength: number = g.length,
cookieLength: number = s.length;
let curChild: number = 0,
curCookie: number = 0;
while (curChild < childLength && curCookie < cookieLength) {
if (g[curChild] <= s[curCookie]) {
curChild++;
}
curCookie++;
}
return curChild;
}
///小餅乾先餵飽小胃口的
int cmp(int* a, int* b) {
return *a - *b;
}
int findContentChildren(int* g, int gSize, int* s, int sSize){
if(sSize == 0)
return 0;
//将两个数组排序为升序
qsort(g, gSize, sizeof(int), cmp);
qsort(s, sSize, sizeof(int), cmp);
int numFedChildren = 0;
int i = 0;
for(i = 0; i < sSize; ++i) {
if(numFedChildren < gSize && g[numFedChildren] <= s[i])
numFedChildren++;
}
return numFedChildren;
}
///大餅乾先餵飽大胃口的
int cmp(int* a, int* b) {
return *a - *b;
}
int findContentChildren(int* g, int gSize, int* s, int sSize){
if(sSize == 0)
return 0;
//将两个数组排序为升序
qsort(g, gSize, sizeof(int), cmp);
qsort(s, sSize, sizeof(int), cmp);
int count = 0;
int start = sSize - 1;
for(int i = gSize - 1; i >= 0; i--) {
if(start >= 0 && s[start] >= g[i] ) {
start--;
count++;
}
}
return count;
}
object Solution {
def findContentChildren(g: Array[Int], s: Array[Int]): Int = {
var result = 0
var children = g.sorted
var cookie = s.sorted
// 遍历饼干
var j = 0
for (i <- cookie.indices) {
if (j < children.size && cookie(i) >= children(j)) {
j += 1
result += 1
}
}
result
}
}
public class Solution
{
public int FindContentChildren(int[] g, int[] s)
{
Array.Sort(g);
Array.Sort(s);
int index = s.Length - 1;
int res = 0;
for (int i = g.Length - 1; i >=0; i--)
{
if(index >=0 && s[index]>=g[i])
{
res++;
index--;
}
}
return res;
}
}