455. 分发饼干（Easy）
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 gi ，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 sj 。如果 sj >= gi ，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。
注意：
你可以假设胃口值为正。 一个小朋友最多只能拥有一块饼干。
示例 1:
输入: [1,2,3], [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: [1,2], [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.
解法：这是一道典型的贪心思想，首先看题：一堆饼干，一群孩子，每个孩子至多一块，那么很容易就能想到将两个数组分别排序，遍历数组，先满足胃口小的孩子，然后满足胃口大的，直到不能满足为止。
class Solution {
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
//将两个数组排序
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
//准备两个指针
int gi = 0;
int si = 0;
while(gi < g.length && si < s.length){
//如果能满足，就gi++，si++
if(g[gi] <= s[si]){
gi++;
}
si++; //孩子胃口不能满足的话，si++
}
return gi;
}
}
435. 无重叠区间(Medium)
给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。
注意: 可以认为区间的终点总是大于它的起点。区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。
示例 1:
输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
输出: 1 解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
示例 2:
输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]
输出: 2
解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。
示例 3:
输入: [ [1,2], [2,3] ]
输出: 0
解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。
解法：此题与一道排课的题目类似，排课是要求在一段时间内最多能够排几节课。此题是给定n个区间，然后求最少删除几个区间使剩下的区间互不重叠。也是比较典型的贪心题目，要想删除区间最少，即剩下的区间最多，那么每个区间结束要尽可能早。
class Solution {
public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
if (intervals == null || intervals.length == 0) {
return 0;
}
//自定义比较器，按照结束时间最早来排序
Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
return o1[1] - o2[1];
}
});
int count = 1; //设置为1是因为如果只有一个区间就刚好不用删
int end = intervals[0][1];
for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
//如果下一个区间的开始与上一个区间的结尾有重合，跳到下一个区间
if (intervals[i][0] < end) {
continue;
}
count++;
end = intervals[i][1]; //更新区间尾
}
return intervals.length - count;
}
}
452. 用最少数量的箭引爆气球(Medium)
在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的，所以y坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的x坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。平面内最多存在104个气球。
一支弓箭可以沿着x轴从不同点完全垂直地射出。在坐标x处射出一支箭，若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart，xend， 且满足 xstart ≤ x ≤ xend，则该气球会被引爆。可以射出的弓箭的数量没有限制。 弓箭一旦被射出之后，可以无限地前进。我们想找到使得所有气球全部被引爆，所需的弓箭的最小数量。
Example:
输入:
[[10,16], [2,8], [1,6], [7,12]]
输出: 2
解释:
对于该样例，我们可以在x=6（射爆[2,8],[1,6]两个气球）和 x = 11（射爆另外两个气球）。
题解：跟上题基本一样，也是相当于求不重叠区间的个数，将数组按照气球结束的x值排序，count初始值为1，因为有气球的时候最少都要射一箭，接着遍历数组，跟前一个区间重叠的count不变，遇到不重叠的就加一。
class Solution {
public int findMinArrowShots(int[][] points) {
if (points == null || points.length == 0) {
return 0;
}
//自定义比较器，按照结束时间最早来排序
Arrays.sort(points, new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
return o1[1] - o2[1];
}
});
int count = 1; //设置为1是因为如果只有一个区间就刚好不用删
int end = points[0][1];
for (int i = 1; i < points.length; i++) {
//如果下一个区间的开始与上一个区间的结尾有重合，跳到下一个区间
if (points[i][0] <= end) {
continue;
}
count++;
end = points[i][1]; //更新区间尾
}
return count;
}
}
406根据身高重建队列（Medium）
假设有打乱顺序的一群人站成一个队列。每个人由一个整数对(h,k)表示，其中h是这个人的身高，k是排在这个人前面且身高大于或等于h的人数。 编写一个算法来重建这个队列。
注意： 总人数少于1100人。
示例
输入:
[[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]]
输出:
[[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]]
class Solution {
public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
if (people == null || people.length == 0){
return new int[0][0];
}
Arrays.sort(people, new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
return o1[0] == o2[0] ? o1[1] - o2[1] : o2[0] - o1[0];
}
});
List<int[]> queue = new ArrayList<>();
for (int[] p : people) {
queue.add(p[1], p);
}
return queue.toArray(new int[queue.size()][]);
}
}
121. 买卖股票的最佳时机(Easy)
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。
示例 2:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
解法一：暴力循环，直接循环每天买入的股票所能获得的最大利润，然后求出最大利润
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if(prices == null || prices.length == 0){
return 0;
}
int[] results = new int[prices.length];
//每天的买入价格
for(int i = 0; i < prices.length; i++){
int max = 0;
//买入之后卖出获得的最大利润
for(int j = i; j < prices.length; j++){
int tmp = prices[j] - prices[i];
max = max >= tmp ? max : tmp;
}
results[i] = max;
}
Arrays.sort(results);
return results[results.length - 1];
}
}
解法二：要获得最大利润，那么就要以最低价格买入，最高价格卖出，则可以用一个变量记录一个前面的最低价格，将这个价格作为买入价格，当前价格作为卖出价格，判断当前利润是否最大，只需要遍历一次数组就可以。
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if(prices == null || prices.length == 0){
return 0;
}
int min = prices[0];
int result = 0;
for(int i = 1; i < prices.length; i++){
min = min <= prices[i] ? min : prices[i];
int tmp = prices[i] - min;
result = result >= tmp ? result : tmp;
}
return result;
}
}
122. 买卖股票的最佳时机 II（Easy）
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。 因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
解法：可以多次买卖的话，那么只要今天的价格高于昨天的价格就卖
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int result = 0;
for(int i = 1; i < prices.length; i++){
if(prices[i] > prices[i - 1]){
result += (prices[i] - prices[i - 1]);
}
}
return result;
}
}
605. 种花问题（Easy）
假设你有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花卉不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
给定一个花坛（表示为一个数组包含0和1，其中0表示没种植花，1表示种植了花），和一个数 n 。能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花？能则返回True，不能则返回False。
示例 1:
输入: flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 1
输出: True
示例 2:
输入: flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 2
输出: False
注意:
数组内已种好的花不会违反种植规则。
输入的数组长度范围为 [1, 20000]。
n 是非负整数，且不会超过输入数组的大小。
解法一：直接遍历花池，如果当前地块为0，且满足前后都为0，那么count++，最后判断count跟n的大小
class Solution {
public boolean canPlaceFlowers(int[] flowerbed, int n) {
if(n == 0){
return true;
}
int count = 0;
for(int i = 0; i < flowerbed.length; i++){
if(flowerbed[i] == 1){
continue;
}
int pre = i == 0 ? 0 : flowerbed[i - 1];
int next = i == flowerbed.length - 1 ? 0 : flowerbed[i + 1];
if (pre == 0 && next == 0) {
count++;
flowerbed[i] = 1;
}
}
return count >= n;
}
}
解法二：为了不特殊处理首末位置，直接先在首尾各加了一个0，然后就三个三个的来遍历，如果找到了三个连续的0，那么n自减1，i自增1，这样相当于i一下向后跨了两步。（这个得满足给定的不是数组，而是列表，不然无法在头尾加0）
392.判断子序列（Easy）
给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。 你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母。字符串 t 可能会很长（长度 ~= 500,000），而 s 是个短字符串（长度 <=100）。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
示例 1:
s = "abc", t = "ahbgdc"
返回 true.
示例 2:
s = "axc", t = "ahbgdc"
返回 false.
后续挑战 :
如果有大量输入的 S，称作S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿，你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下，你会怎样改变代码？
题解：使用指针si，开始遍历，最后比较si和s的长度
class Solution {
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
int si = 0;
for (int i = 0; i < t.length() && si < s.length(); i++){
if (s.charAt(si) == t.charAt(i)){
si++;
}
}
return si == s.length();
}
//后续挑战没做出来
}
665. 非递减数列(Easy)
给定一个长度为 n 的整数数组，你的任务是判断在最多改变 1 个元素的情况下，该数组能否变成一个非递减数列。 我们是这样定义一个非递减数列的： 对于数组中所有的 i (1 <= i < n)，满足 array[i] <= array[i + 1]。
示例 1:
输入: [4,2,3]
输出: True
解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。
示例 2:
输入: [4,2,1]
输出: False
解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列。
说明: n 的范围为 [1, 10,000]。
题解：题目给了一个数组，让我们至多改变一个数字，使这个数组成为非递减数组，题目给的例子太少，如下的三分例子，第一个需要将4变成2，第二个需要将4变成-1，第三个需要将2变成4，可以得出规律如下：
- 优先考虑令 nums[i - 1] = nums[i]，因为如果修改 nums[i] = nums[i - 1] 的话，那么 nums[i] 这个数会变大，就有可能比 nums[i + 1] 大，从而影响了后续操作。还有一个比较特别的情况就是 nums[i] < nums[i - 2]，修改 nums[i - 1] = nums[i] 不能使数组成为非递减数组，只能修改 nums[i] = nums[i - 1]。
- 遇到当前数nums[cur]小于前一个数的时候，（1）如果nums[cur - 2]不存在，那么nums[cur - 1] = nums[cur]；（2）如果nums[cur - 2]存在，且nums[cur - 2] < nums[cur]，那么nums[cur - 1] = nums[cur]；（3）如果nums[cur - 2]存在，且nums[cur - 2] > nums[cur]，那么nums[cur] = nums[cur - 1]
4，2，3
-1，4，2，3
2，3，3，2，4
class Solution {
public boolean checkPossibility(int[] nums) {
int cnt = 0;
for (int i = 1; i < nums.length && cnt < 2; i++) {
if (nums[i] >= nums[i - 1]) {
continue;
}
cnt++;
if (i - 2 >= 0 && nums[i - 2] > nums[i]) {
nums[i] = nums[i - 1];
} else {
nums[i - 1] = nums[i];
}
}
return cnt <= 1;
}
}
53.最大子序和（Easy）
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
示例:
输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。
进阶:
如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。
解法：准备两个变量curSum和maxSum，遍历数组，curSum用来存储当前的最大值（curSum+nums[i]和nums[i]中的最大值），maxSum用来存储最大值，最后返回maxSum
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int maxSum = Integer.MIN_VALUE, curSum = 0;
for (int num : nums) {
curSum = Math.max(curSum + num, num);
maxSum = Math.max(maxSum, curSum);
}
return maxSum;
}
}
763. 划分字母区间(Medium)
字符串 S 由小写字母组成。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一个字母只会出现在其中的一个片段。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。
示例 1:
输入: S = "ababcbacadefegdehijhklij"
输出: [9,7,8]
解释:
划分结果为 "ababcbaca", "defegde", "hijhklij"。 每个字母最多出现在一个片段中。 像 "ababcbacadefegde", "hijhklij" 的划分是错误的，因为划分的片段数较少。
注意:
S的长度在[1, 500]之间。
S只包含小写字母'a'到'z'。
题解：这道题让我们把一个字符串尽可能地分多几个片段，而且同一字母只出现在一个片段，那么某个字母的最后一个也是在同个片段中，这道题就变成了找到每个片段的结尾字母是哪个。我们可以用HashMap建立字母与其结尾位置的映射关系，然后准备两个变量start和end，遍历字符串，更新遍历到的字母的end，当i==end的时候就找到了一个片段的结尾，此时将当前长度加入结果集。
class Solution {
public List<Integer> partitionLabels(String S) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
if(S == null){
return res;
}
//准备两个变量
int start = 0;
int end = 0;
//建立映射关系
HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < S.length(); i++){
map.put(S.charAt(i), i);
}
for(int i = 0; i < S.length(); i++){
end = Math.max(end, map.get(S.charAt(i)));
if(end == i){
res.add(end - start + 1);
start = end + 1;
}
}
return res;
}
}
