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贪心算法采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的, 从而是最后得到的结果是全局最优的

贪心很难证明是对的，所以除了经典的贪心算法外，面试一般都不会考察

455. 分发饼干

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 g[i]，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 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，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。

  示例 1:

输入: g = [1,2,3], s = [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: g = [1,2], s = [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.

提示：

1 <= g.length <= 3 * 104
0 <= s.length <= 3 * 104
1 <= g[i], s[j] <= 231 - 1

来源：力扣（LeetCode）

链接：https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies

Link：https://leetcode.com/problems/assign-cookies/

贪心

O(N)

现将两个数组排序，那size最小的饼干优先考虑饥饿度最小的孩子, 这样才能使得剩下的饼干满足更多的人

class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()

        res = 0
        j = 0
        for i in range(len(s)):
            if j < len(g) and s[i] >= g[j]:
                res += 1
                j += 1

        return res

上面代码中的j与res完全相等, 可以省略

class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()

        res = 0
        for i in range(len(s)):
            if res < len(g) and s[i] >= g[res]:
                res += 1

        return res

反过来比较

class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()

        child = 0
        cookie = 0
        
        while child < len(g) and cookie < len(s):
            if s[cookie] >= g[child]:
                child += 1
                
            cookie += 1
    
        return child

--End--