1005.K次取反后最大化的数组和

代码随想录：1005.K次取反后最大化的数组和
Leetcode：1005.K次取反后最大化的数组和

做题

无实现思路。

看文章

解题步骤为：

1. 将数组按照绝对值大小从大到小排序，注意要按照绝对值的大小
2. 从前向后遍历，遇到负数将其变为正数，同时K–
3. 如果K还大于0，那么反复转变数值最小的元素，将K用完
4. 求和

class Solution:
    def largestSumAfterKNegations(self, A: List[int], K: int) -> int:
        A.sort(key=lambda x: abs(x), reverse=True)  # 第一步：按照绝对值降序排序数组A

        for i in range(len(A)):  # 第二步：执行K次取反操作
            if A[i] < 0 and K > 0:
                A[i] *= -1
                K -= 1

        if K % 2 == 1:  # 第三步：如果K还有剩余次数，将绝对值最小的元素取反
            A[-1] *= -1

        result = sum(A)  # 第四步：计算数组A的元素和
        return result

时间复杂度: O(nlogn)
空间复杂度: O(1)

134. 加油站

代码随想录：134. 加油站
Leetcode：134. 加油站

做题

无思路。

看文章

解法1

直接从全局进行贪心选择，情况如下：

• 情况一：如果gas的总和小于cost总和，那么无论从哪里出发，一定是跑不了一圈的。
• 情况二：rest[i] = gas[i]-cost[i]为一天剩下的油，i从0开始计算累加到最后一站，如果累加没有出现负数，说明从0出发，油就没有断过，那么0就是起点。
• 情况三：如果累加的最小值是负数，汽车就要从非0节点出发，从后向前，看哪个节点能把这个负数填平，能把这个负数填平的节点就是出发节点。

具体代码如下：

class Solution:
    def canCompleteCircuit(self, gas: List[int], cost: List[int]) -> int:
        curSum = 0  # 当前累计的剩余油量
        minFuel = float('inf')  # 从起点出发，油箱里的油量最小值
        
        for i in range(len(gas)):
            rest = gas[i] - cost[i]
            curSum += rest
            if curSum < minFuel:
                minFuel = curSum
        
        if curSum < 0:
            return -1  # 情况1：整个行程的总消耗大于总供给，无法完成一圈
        
        if minFuel >= 0:
            return 0  # 情况2：从起点出发到任何一个加油站时油箱的剩余油量都不会小于0，可以从起点出发完成一圈
        
        for i in range(len(gas) - 1, -1, -1):
            rest = gas[i] - cost[i]
            minFuel += rest
            if minFuel >= 0:
                return i  # 情况3：找到一个位置使得从该位置出发油箱的剩余油量不会小于0，返回该位置的索引
        
        return -1  # 无法完成一圈

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)

这种方式不太算贪心算法，因为没有找出局部最优，而是直接从全局最优的角度上思考问题。但这种解法又说不出是什么方法，这就是一个从全局角度选取最优解的模拟操作。

解法2

局部最优：当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。全局最优：找到可以跑一圈的起始位置。具体代码如下：

class Solution:
    def canCompleteCircuit(self, gas: List[int], cost: List[int]) -> int:
        curSum = 0  # 当前累计的剩余油量
        totalSum = 0  # 总剩余油量
        start = 0  # 起始位置
        
        for i in range(len(gas)):
            curSum += gas[i] - cost[i]
            totalSum += gas[i] - cost[i]
            
            if curSum < 0:  # 当前累计剩余油量curSum小于0
                start = i + 1  # 起始位置更新为i+1
                curSum = 0  # curSum重新从0开始累计
        
        if totalSum < 0:
            return -1  # 总剩余油量totalSum小于0，说明无法环绕一圈
        return start

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)

135. 分发糖果

代码随想录：135. 分发糖果
Leetcode：135. 分发糖果

做题

测试能通过，但提交无法AC。

看文章

要确定一边之后，再确定另一边，例如比较每一个孩子的左边，然后再比较右边，如果两边一起考虑一定会顾此失彼。
具体代码如下：

class Solution:
    def candy(self, ratings: List[int]) -> int:
        candyVec = [1] * len(ratings)
        
        # 从前向后遍历，处理右侧比左侧评分高的情况
        for i in range(1, len(ratings)):
            if ratings[i] > ratings[i - 1]:
                candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1
        
        # 从后向前遍历，处理左侧比右侧评分高的情况
        for i in range(len(ratings) - 2, -1, -1):
            if ratings[i] > ratings[i + 1]:
                candyVec[i] = max(candyVec[i], candyVec[i + 1] + 1)
        
        # 统计结果
        result = sum(candyVec)
        return result

时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)

以往忽略的知识点小结

• 贪心算法无套路，要多积累

个人体会

完成时间：2h。
心得：贪心算法比较难，无套路，要多积累。

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