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3.贪心难题

• 此类题目如果从未见过，几乎不太可能独立思考出解决方案，需要多做多总结，甚至即使做过也会遗忘。
• 贪心的难题往往代码很简洁，但是思路却非常难。

3.1.分发糖果

• LeetCode 链接：leetcode.cn/problems/ca…

• 难点在于贪心的策略，如果在考虑局部的时候想两边兼顾，就会顾此失彼。应分别考虑左侧大于右侧和右侧大于左侧的情况，分为两次遍历：

  • 第一次是正向遍历，只比较右边孩子评分比左边大的情况。
  • 第二次是反向遍历，只比较左边孩子评分比右边大的情况。如果此时也是正向遍历，根据 ratings[i + 1] 来确定 ratings[i] 对应的糖果，那么每次都不能利用上前一次的比较结果。

  class Solution {
      /**
           分两个阶段
           1、起点下标1从左往右，只要右边比左边大，右边的糖果 = 左边+1
           2、起点下标 ratings.length - 2 从右往左， 只要左边比右边大，
           	左边的糖果应该取本身的糖果数(符合比它左边大)和右边糖果数 + 1二者的最大值，这样才符合比它左边的大，也比它右边大
      */
      public int candy(int[] ratings) {
          int[] candyVec = new int[ratings.length];
          Arrays.fill(candyVec, 1);
          //第一次遍历，正向遍历
          for (int i = 1; i < ratings.length; i++) {
              if (ratings[i] > ratings[i - 1]) candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1;
          }
          //第二次遍历，反向遍历
          for (int i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {
              if (ratings[i] > ratings[i + 1]) candyVec[i] = Math.max(candyVec[i], candyVec[i + 1] + 1);
          }
          int ans = 0;
          for (int s : candyVec) {
              ans += s;
          }
          return ans;
      }
  }
  

3.2.根据身高重建队列

• LeetCode 链接：leetcode.cn/problems/qu…

• 与上述题目思路相同，一定要先考虑一个维度，确定好以后再解决另一个维度，如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼，而本题中，如果优先按k考虑，会发现并不符合某个维度，从哪个角度来看都没确定下来，因此应优先确定身高降序排序，后续从高到矮按k插入指定索引处即可。

  class Solution {
      public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
          // 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)
          Arrays.sort(people, (a, b) -> {
              if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];
              return b[0] - a[0];
          });
          LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();
          for (int[] p : people) que.add(p[1],p);
          return que.toArray(new int[people.length][]);
      }
  }
  

3.3.跳跃游戏

• LeetCode 链接：leetcode.cn/problems/ju…

• 维护最远的距离值，与 数组长度 - 1 比较，符合条件返回 true。

  class Solution {
      public boolean canJump(int[] nums) {
          int ans = 0;
          for(int i = 0; i < nums.length - 1; i++){
              if(i <= ans) ans = Math.max(ans, i + nums[i]);
              else break;
              if(ans >= nums.length - 1) return true;
          }
          return ans >= nums.length - 1;
      }
  }