Google 面试题 | 分饼干

专栏 | 九章算法
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题目描述

假设你有一群孩子和一些饼干，每一块饼干j大小为s(j)，同时每一个孩子i，被分到的饼干大小至少为g(i)，即s(j)>=g(i)时，这个孩子才会满足，g(i)成为孩子i的满足度。你的目标是将饼干分配给孩子，使得到满足的孩子尽可能多。保证每个g(i)为正且不能将多块饼干分给一个孩子或将一块饼干分给多个孩子。

输出样例

样例1:
输入: [1,2,3], [1,1]
输出: 1
说明: 三个孩子的满足度分别为1,2,3，两块饼干的大小均为1。饼干的大小为1，只能满足第一个孩子，所以输出1。

样例2:
输入: [1,2], [1,2,3]
输出: 2
说明: 两个孩子的满足度分别为1,2，三块饼干的大小分别为1,2,3。这三块饼干的大小足以满足这两个孩子，所以输出2。

解题思路分析

1. 分析
直觉上，要使满足的孩子尽可能多，分配给每个孩子的饼干应该尽可能小。如果把大的饼干分配给满足度较小的孩子，显然会造成浪费。这样，我们可以按g(i)从小到大给孩子分配饼干，同时，为了不浪费饼干，对于要分配给某个孩子的饼干，也从剩下的饼干中找到最小的能满足这个孩子的饼干。按g(i)从小到大分配饼干的好处是，当把s(j)分配给g(i)之后，对于下一个孩子g(i+1)，我们就不用考虑s(j)之前的饼干了，只需考虑s(j)之后的饼干（这里假设g(i),s(i)为从小到大排列）。因为，如果s(j)之前还有可以满足g(i+1)的饼干，那这块饼干也必然可以满足g(i)，那s(j)就不是剩余饼干中可以满足g(i)的最小的饼干了。

2. 实现
将g与s都从小到大排列，再用两根指针i,j，如果g(i)<=s(j)，则将s(j)分配给g(i)，再看下一个孩子与下一块饼干，i与j均自增；否则，应依次增大j去寻找能满足g(i)的s(j)。这种方法叫做two pointer。设孩子数与饼干数的较大值为n，则排序的时间复杂度为O(nlog(n))，两根指针的时间的复杂度为O(n)，总的时间复杂度为O(nlog(n))。

3.证明
那么这样的贪心算法是正确的吗？是的。下面给出简单的分析。首先仍然假设g(i)已从小到大排序，所以g(0)为最小值。对于一个最优的方案（即能满足最多孩子的方案），假设这个方案里能满足的孩子中满足度最小的是g(i)，而将s(j)分配给了g(i)，那么有s(j)>=g(i)>=g(0)，故我们可以把g(i)换成g(0)而得到另一个最优方案。把g(0)与s(j)从原问题中去掉，则得到了一个比原问题规模略小但形式相同的新问题。对于新问题的分析与原问题相同。这样，我们就可以把原最优方案中的孩子依次替换成g(0)，g(1)，……，g(ans-1)，ans为最优方案满足的孩子个数。因此，我们总可以去先满足满足度最小的孩子来获得最优方案。

4.实现
只要每次给出的饼干是能满足当前的孩子的最小的饼干，以什么样的顺序给孩子分配饼干其实是无所谓的（如果不存在能满足当前孩子的饼干，则跳过这个孩子），最终的答案都是一样的。具体分析比较繁琐，这里不再给出，感兴趣的读者可以试着从以下角度分析：对于一种孩子分配顺序，如果交换某对相邻两个孩子的顺序，会对最终结果造成怎样的影响。

5.Follow up
如果可以把多块饼干分给一个孩子，怎么做？

参考程序

面试官角度分析

此题的最优算法是贪心算法。如果能想到贪心算法并给出算法框架，就可以达到hire的程度。对于贪心算法的学习，可以参考的意见如下 link:
还在浪费时间学贪心算法么？告诉你三个不需要学习贪心法的理由！

九章官网参考代码链接：

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