算法 贪心5 || 435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间 738.单调递增的数字 968.监控二叉树
435. 无重叠区间
和452. 用最少数量的箭引爆气球 思路是很相似的。本题按照左边排序或者按照右边排序都是可以的，最终目的都是为了让区间尽可能重叠。
1、按右边排序，排序完第一个元素的右边界一定是最小右边界。往下找第一个不与其重合的左边界，找的话count+1。在找到4之前，1 2 3中最小右边界（最不容易与后面左边界重合的值，一定是1的右边界）
class Solution {
public:static bool cmp(const vector<int>& v1,const vector<int>& v2){return v1[1] < v2[1];}int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp);int count = 1;int end = intervals[0][1];for(int i = 1; i < intervals.size(); ++i){if(intervals[i][0] >= end){count++;end = intervals[i][1];}}return intervals.size() - count;}
};
2、按左边界排序。
根据右边界排序，一下子就能找到下一个不重合的区域是4。但是按照左边界的排序，找的是重合区域。
class Solution {
public:static bool cmp(const vector<int>& v1,const vector<int>& v2){return v1[0] < v2[0];}int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp);int count = 0;int end = intervals[0][1];for(int i = 1; i < intervals.size(); ++i){if(intervals[i][0] < end){count++;end = min(end,intervals[i][1]);}else{end = intervals[i][1];}}return count;}
};
763.划分字母区间
之前做过，直接能想到方法。但是！要注意更新maxindex要在收获结果之前！因为要设置maxindex的初始值。如果是INT_MIN，但是cdaa这种情况，先收获结果的话，就会漏掉index = 0，c单独分割的情况。
class Solution {
public:vector<int> partitionLabels(string s) {vector<int> res;unordered_map<char, int> map;int maxIndex = INT_MIN;for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {map[s[i]] = i;}for(int i = 0; i < s.size(); ++i){if(map[s[i]] > maxIndex) maxIndex = map[s[i]];if(i == maxIndex){int sum = 0;for(int a : res) sum += a;int temp = i + 1 - sum;res.push_back(temp);}}return res;}
};
56. 合并区间
和452. 用最少数量的箭引爆气球 (opens new window) 和 435. 无重叠区间 (opens new window) 都是一个套路。
卡哥直接在res数组里融合区间，更简洁一些
result.back()[1] = max(result.back()[1], intervals[i][1]);
自己的方式是通过left和right来记录重叠区间
class Solution {
public:static bool cmp(const vector<int>& v1, const vector<int>& v2){return v1[0] < v2[0];}vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {vector<vector<int>> res;sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp);int left = intervals[0][0];int right = intervals[0][1];for(int i = 1; i < intervals.size(); ++i){if(intervals[i][0] <= right){right = max(right,intervals[i][1]);}else{vector<int> vec;vec.push_back(left);vec.push_back(right);res.push_back(vec);left = intervals[i][0];right = intervals[i][1];}}vector<int> vec;vec.push_back(left);vec.push_back(right);res.push_back(vec);return res;}
};
738.单调递增的数字
本质是从后向前遍历，到第一个满足升序的位置，减一，然后后面的数置为9。比如322变成299。但是在处理方式上，如果遇到100，用数组处理就很非常麻烦，会遇到位数缩减的问题。**string有一个函数stoi，可以将string转换成int。**会自动去除无效位数。所以可以将数字先通过to_string转成字符串处理。处理完以后再转为int
class Solution {
public:int monotoneIncreasingDigits(int n) {string str = to_string(n);int index = str.size();for(int i = str.size() - 1; i > 0; --i){if(str[i] < str[i-1]){index = i;str[i-1]--;}}for(int i = index; i < str.size(); ++i){str[i] = '9';}return stoi(str);}
};
968.监控二叉树
想到了后序遍历，也想到子节点的父节点给摄像头。但是考虑并不周全。本题可以使用状态转移。
一个节点可能处于三种情况下：
1、没覆盖：0
2、有相机：1
3、有覆盖：2
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:int count = 0;int minCameraCover(TreeNode* root) {if(find(root) == 0){count++;}return count;}int find(TreeNode* cur){if(cur == nullptr) return 2;int left = find(cur->left);int right = find(cur->right);if(left == 2 && right == 2) return 0;if(left == 0 || right == 0) {count++;return 1;}if(left == 1 || right == 1) return 2;return -1;}
};