初级算法-贪心算法-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了初级算法-贪心算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

主要记录算法和数据结构学习笔记，新的一年更上一层楼！

贪心算法本质找到每个阶段的局部最优，从而推导全局最优

一、分发饼干

1.题目：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 * 10^4
0 <= s.length <= 3 * 10^4
1 <= g[i], s[j] <= 2^31 - 1

2.解题思路：

var findContentChildren = function(g, s) {
    g = g.sort((a, b) => a - b)
    s = s.sort((a, b) => a - b)
    let result = 0
    let index = s.length - 1
    for(let i = g.length - 1; i >= 0; i--) {
        if(index >= 0 && s[index] >= g[i]) {
            result++
            index--
        }
    }
    return result
};

二、摆动序列

1.题目：如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。少于两个元素的序列也是摆动序列。

例如， [1,7,4,9,2,5] 是一个摆动序列，因为差值 (6,-3,5,-7,3) 是正负交替出现的。相反, [1,4,7,2,5] 和 [1,7,4,5,5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。

给定一个整数序列，返回作为摆动序列的最长子序列的长度。通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得子序列，剩下的元素保持其原始顺序。

示例 1:
输入: [1,7,4,9,2,5]
输出: 6
解释: 整个序列均为摆动序列。

示例 2:
输入: [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
输出: 7
解释: 这个序列包含几个长度为 7 摆动序列，其中一个可为[1,17,10,13,10,16,8]。

示例 3:
输入: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
输出: 2

2.解题思路：

//贪心
var wiggleMaxLength = function(nums) {
    if(nums.length <= 1) return nums.length
    let result = 1
    let preDiff = 0
    let curDiff = 0
    for(let i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
        curDiff = nums[i + 1] - nums[i]
        if((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (curDiff < 0 && preDiff >= 0)) {
            result++
            preDiff = curDiff
        }
    }
    return result
};

//动态规划
var wiggleMaxLength = function(nums) {
    if (nums.length === 1) return 1; 
    // 考虑前i个数，当第i个值作为峰谷时的情况（则第i-1是峰顶）
    let down = 1;
    // 考虑前i个数，当第i个值作为峰顶时的情况（则第i-1是峰谷）
    let up = 1;
    for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
        if (nums[i] < nums[i - 1]) {
            down = Math.max(up + 1, down);
        }
        if (nums[i] > nums[i - 1]) {
            up = Math.max(down + 1, up)
        }
    }
    return Math.max(down, up);
};

三、最大子序和

1.题目：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

2.解题思路：

var maxSubArray = function(nums) {
    let result = -Infinity
    let count = 0
    for(let i = 0; i < nums.length; i++) {
        count += nums[i]
        if(count > result) {
            result = count
        }
        if(count < 0) {
            count = 0
        }
    }
    return result
};

四、买卖股票最佳时机

1.题目：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。

提示：
1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
0 <= prices[i] <= 10 ^ 4

2.解题思路：

//贪心
var maxProfit = function(prices) {
    let result = 0
    for(let i = 1; i < prices.length; i++) {
        result += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0)
    }
    return result
};

//动态规划
const maxProfit = (prices) => {
    let dp = Array.from(Array(prices.length), () => Array(2).fill(0));
    // dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
    // dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
    dp[0][0] = 0 - prices[0];
    dp[0][1] = 0;
    for(let i = 1; i < prices.length; i++) {
        // 如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来
        // 第i-1天就持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][0]
        // 第i天买入股票，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去 今天的股票价格 即：dp[i - 1][1] - prices[i]
        dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]);
        
        // 在来看看如果第i天不持有股票即dp[i][1]的情况， 依然可以由两个状态推出来
        // 第i-1天就不持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][1]
        // 第i天卖出股票，所得现金就是按照今天股票佳价格卖出后所得现金即：prices[i] + dp[i - 1][0]
        dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i]);
    }

    return dp[prices.length -1][1];
};

五、跳跃游戏

1.题目给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

判断你是否能够到达最后一个位置。

示例 1:
输入: [2,3,1,1,4]
输出: true
解释: 我们可以先跳 1 步，从位置 0 到达位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。

示例 2:
输入: [3,2,1,0,4]
输出: false
解释: 无论怎样，你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0 ，所以你永远不可能到达最后一个位置

2.解题思路：

var canJump = function(nums) {
    if(nums.length === 1) return true
    let cover = 0
    for(let i = 0; i <= cover; i++) {
        cover = Math.max(cover, i + nums[i])
        if(cover >= nums.length - 1) {
            return true
        }
    }
    return false
};

六、跳跃游戏二

1.题目：
给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。

示例:
输入: [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。
说明: 假设你总是可以到达数组的最后一个位置。
2.解题思路：

var jump = function(nums) {
    let curIndex = 0
    let nextIndex = 0
    let steps = 0
    for(let i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
        nextIndex = Math.max(nums[i] + i, nextIndex)
        if(i === curIndex) {
            curIndex = nextIndex
            steps++
        }
    }

    return steps
};

七、k次取反后最大化的数组和

1.题目：给定一个整数数组 A，我们只能用以下方法修改该数组：我们选择某个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i]，然后总共重复这个过程 K 次。（我们可以多次选择同一个索引 i。）

以这种方式修改数组后，返回数组可能的最大和。

示例 1：
输入：A = [4,2,3], K = 1
输出：5
解释：选择索引 (1,) ，然后 A 变为 [4,-2,3]。

示例 2：
输入：A = [3,-1,0,2], K = 3
输出：6
解释：选择索引 (1, 2, 2) ，然后 A 变为 [3,1,0,2]。

示例 3：
输入：A = [2,-3,-1,5,-4], K = 2
输出：13
解释：选择索引 (1, 4) ，然后 A 变为 [2,3,-1,5,4]。

提示：
1 <= A.length <= 10000
1 <= K <= 10000
-100 <= A[i] <= 100

2.解题思路：

var largestSumAfterKNegations = function(nums, k) {

    nums.sort((a,b) => Math.abs(b) - Math.abs(a))
    
    for(let i = 0 ;i < nums.length; i++){
        if(nums[i] < 0 && k > 0){
            nums[i] = - nums[i];
            k--;
        }
    }

    // 若k还大于0,则寻找最小的数进行不断取反
    while( k > 0 ){
        nums[nums.length-1] = - nums[nums.length-1]
        k--;
    }
    return nums.reduce((a, b) => {
         a + b
    })
};

// 版本二 (优化: 一次遍历)
var largestSumAfterKNegations = function(nums, k) {
    nums.sort((a, b) => Math.abs(b) - Math.abs(a)); // 排序
    let sum = 0;
    for(let i = 0; i < nums.length; i++) {
        if(nums[i] < 0 && k-- > 0) { // 负数取反（k 数量足够时）
            nums[i] = -nums[i];
        }
        sum += nums[i]; // 求和
    }
    if(k % 2 > 0) { // k 有多余的（k若消耗完则应为 -1）
        sum -= 2 * nums[nums.length - 1]; // 减去两倍的最小值（因为之前加过一次）
    }
    return sum;
};

八、加油站

1.题目：在一条环路上有 N 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。

你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。

如果你可以绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1。

说明:
如果题目有解，该答案即为唯一答案。
输入数组均为非空数组，且长度相同。
输入数组中的元素均为非负数。

示例 1:
输入:
gas = [1,2,3,4,5]
cost = [3,4,5,1,2]
输出: 3 解释:

从 3 号加油站(索引为 3 处)出发，可获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
开往 4 号加油站，此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油
开往 0 号加油站，此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油
开往 1 号加油站，此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油
开往 2 号加油站，此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油
开往 3 号加油站，你需要消耗 5 升汽油，正好足够你返回到 3 号加油站。
因此，3 可为起始索引。

示例 2:
输入:

gas = [2,3,4]

cost = [3,4,3]

输出: -1

解释: 你不能从 0 号或 1 号加油站出发，因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。我们从 2 号加油站出发，可以获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油。开往 0 号加油站，此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油。开往 1 号加油站，此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油。你无法返回 2 号加油站，因为返程需要消耗 4 升汽油，但是你的油箱只有 3 升汽油。因此，无论怎样，你都不可能绕环路行驶一周。

2.解题思路：

//暴力
var canCompleteCircuit = function(gas, cost) {
    for(let i = 0; i < cost.length; i++) {
        let rest = gas[i] - cost[i]  //记录剩余油量
        // 以i为起点行驶一圈，index为下一个目的地
        let index = (i + 1) % cost.length
        while(rest > 0 && index !== i) {
            rest += gas[index] - cost[index]
            index = (index + 1) % cost.length
        }
        if(rest >= 0 && index === i) return i
    }
    return -1
};

//解法1
var canCompleteCircuit = function(gas, cost) {
    let curSum = 0
    let min = Infinity
    for(let i = 0; i < gas.length; i++) {
        let rest = gas[i] - cost[i]
        curSum += rest
        if(curSum < min) {
            min = curSum
        }
    }
    if(curSum < 0) return -1   //1.总油量 小于 总消耗量
    if(min >= 0) return 0      //2. 说明油箱里油没断过
                               //3. 从后向前，看哪个节点能这个负数填平，能把这个负数填平的节点就是出发节点
    for(let i = gas.length -1; i >= 0; i--) {
        let rest = gas[i] - cost[i]
        min += rest
        if(min >= 0) {
            return i
        }
    }
    return -1
}

//解法2
var canCompleteCircuit = function(gas, cost) {
    const gasLen = gas.length
    let start = 0
    let curSum = 0
    let totalSum = 0

    for(let i = 0; i < gasLen; i++) {
        curSum += gas[i] - cost[i]
        totalSum += gas[i] - cost[i]
        if(curSum < 0) {
            curSum = 0
            start = i + 1
        }
    }

    if(totalSum < 0) return -1

    return start
};

九、分发糖果

1.题目：
老师想给孩子们分发糖果，有 N 个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。

你需要按照以下要求，帮助老师给这些孩子分发糖果：

每个孩子至少分配到 1 个糖果。
相邻的孩子中，评分高的孩子必须获得更多的糖果。
那么这样下来，老师至少需要准备多少颗糖果呢？

示例 1:
输入: [1,0,2]
输出: 5
解释: 你可以分别给这三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。

示例 2:
输入: [1,2,2]
输出: 4
解释: 你可以分别给这三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。第三个孩子只得到 1 颗糖果，这已满足上述两个条件。
2.解题思路：

var candy = function(ratings) {
    let candys = new Array(ratings.length).fill(1)

    for(let i = 1; i < ratings.length; i++) {
        if(ratings[i] > ratings[i - 1]) {
            candys[i] = candys[i - 1] + 1
        }
    }

    for(let i = ratings.length - 2; i >= 0; i--) {
        if(ratings[i] > ratings[i + 1]) {
            candys[i] = Math.max(candys[i], candys[i + 1] + 1)
        }
    }

    let count = candys.reduce((a, b) => {
        return a + b
    })

    return count
};

十、柠檬水找零

1.题目：
在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。

顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。

每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。

注意，一开始你手头没有任何零钱。

如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。

示例 1：
输入：[5,5,5,10,20]
输出：true
解释：
前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。
第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。
第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。
由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。

示例 2：
输入：[5,5,10]
输出：true

示例 3：
输入：[10,10]
输出：false

示例 4：
输入：[5,5,10,10,20]
输出：false
解释：
前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。
对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。
对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。
由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。

提示：
0 <= bills.length <= 10000
bills[i] 不是 5 就是 10 或是 20

2.解题思路：

var lemonadeChange = function(bills) {
    let fiveCount = 0
    let tenCount = 0

    for(let i = 0; i < bills.length; i++) {
        let bill = bills[i]
        if(bill === 5) {
            fiveCount += 1
        } else if (bill === 10) {
            if(fiveCount > 0) {
                fiveCount -=1
                tenCount += 1
            } else {
                return false
            }
        } else {
            if(tenCount > 0 && fiveCount > 0) {
                tenCount -= 1
                fiveCount -= 1 
            } else if(fiveCount >= 3) {
                fiveCount -= 3
            } else {
                return false
            }
        } 
    }
    return true
};

十一、根据身高重建队列

1.题目：
假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面正好有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。

请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性（queue[0] 是排在队列前面的人）。

示例 1：
输入：people = [[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]]
解释：
编号为 0 的人身高为 5 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
编号为 1 的人身高为 7 ，没有身高更高或者相同的人排在他前面。
编号为 2 的人身高为 5 ，有 2 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0 和 1 的人。
编号为 3 的人身高为 6 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
编号为 4 的人身高为 4 ，有 4 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 0、1、2、3 的人。
编号为 5 的人身高为 7 ，有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面，即编号为 1 的人。
因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。

示例 2：
输入：people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]
输出：[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]

提示：
1 <= people.length <= 2000
0 <= hi <= 10^6
0 <= ki < people.length
题目数据确保队列可以被重建
2.解题思路：

var reconstructQueue = function(people) {
    let queue = []
    people.sort((a, b ) => {
        if(b[0] !== a[0]) {
            return b[0] - a[0]
        } else {
            return a[1] - b[1]
        }
        
    })

    for(let i = 0; i < people.length; i++) {
        queue.splice(people[i][1], 0, people[i])
    }
    return queue
};

十二、用最少数量箭引爆气球

1.题目：
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，所以纵坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的横坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。

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。

给你一个数组 points ，其中 points [i] = [xstart,xend] ，返回引爆所有气球所必须射出的最小弓箭数。

示例 1：
输入：points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]
输出：2
解释：对于该样例，x = 6 可以射爆 [2,8],[1,6] 两个气球，以及 x = 11 射爆另外两个气球

示例 2：
输入：points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
输出：4

示例 3：
输入：points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
输出：2

示例 4：
输入：points = [[1,2]]
输出：1

示例 5：
输入：points = [[2,3],[2,3]]
输出：1

提示：
0 <= points.length <= 10^4
points[i].length == 2
-2^31 <= xstart < xend <= 2^31 - 1
2.解题思路：

var findMinArrowShots = function(points) {
    points.sort((a, b) => {
        return a[0] - b[0]
    })
    let result = 1
    for(let i = 1; i < points.length; i++) {
        if(points[i][0] > points[i - 1][1]) {
            result++
        } else {
            points[i][1] = Math.min(points[i - 1][1], points[i][1])
        }
    }

    return result
};

十三、无重叠区间

1.题目：
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。
2.解题思路：

//按右边界排序
var eraseOverlapIntervals = function(intervals) {
    intervals.sort((a, b) => {
        return a[1] - b[1]
    })

    let count = 1
    let end = intervals[0][1]

    for(let i = 1; i < intervals.length; i++) {
        let interval = intervals[i]
        if(interval[0] >= end) {
            end = interval[1]
            count += 1
        }
    }
    
    return intervals.length - count
};

//按左边界排序
var eraseOverlapIntervals = function(intervals) {
    // 按照左边界升序排列
    intervals.sort((a, b) => a[0] - b[0])
    let count = 1
    let end = intervals[intervals.length - 1][0]
    // 倒序遍历，对单个区间来说，左边界越大越好，因为给前面区间的空间越大
    for(let i = intervals.length - 2; i >= 0; i--) {
        if(intervals[i][1] <= end) {
            count++
            end = intervals[i][0]
        }
    }
    // count 记录的是最大非重复区间的个数
    return intervals.length - count
}

十四、划分字母区间

1.题目：
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，同一字母最多出现在一个片段中。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例：
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。

提示：
S的长度在[1, 500]之间。
S只包含小写字母 ‘a’ 到 ‘z’ 。
2.解题思路：

var partitionLabels = function(s) {
    let hash = {}
    for(let i = 0; i < s.length; i++) {
        hash[s[i]] = i
    }
    let result = []
    let left = 0
    let right = 0
    for(let i = 0; i < s.length; i++) {
        right = Math.max(right, hash[s[i]])
        if(right === i) {
            result.push(right - left + 1)
            left = i + 1
        }
    }
    return result
};

十五、合并区间

1.题目：
给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。

示例 1:
输入: intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
输出: [[1,6],[8,10],[15,18]]
解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].

示例 2:
输入: intervals = [[1,4],[4,5]]
输出: [[1,5]]
解释: 区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。
注意：输入类型已于2019年4月15日更改。请重置默认代码定义以获取新方法签名。
2.解题思路：

var merge = function (intervals) {
    intervals.sort((a, b) => a[0] - b[0]);
    let prev = intervals[0]
    let result = []
    for(let i =0; i<intervals.length; i++){
        let cur = intervals[i]
        if(cur[0] > prev[1]){
            result.push(prev)
            prev = cur
        }else{
            prev[1] = Math.max(cur[1],prev[1])
        }
    }
    result.push(prev)
    return result
};

//左右区间
/**
 * @param {number[][]} intervals
 * @return {number[][]}
 */
var merge = function(intervals) {
    let n = intervals.length;
    if ( n < 2) return intervals;
    intervals.sort((a, b) => a[0]- b[0]);
    let res = [],
        left = intervals[0][0],
        right = intervals[0][1];
    for (let i = 1; i < n; i++) {
        if (intervals[i][0] > right) {
            res.push([left, right]);
            left = intervals[i][0];
            right = intervals[i][1];
        } else {
            right = Math.max(intervals[i][1], right);
        }
    }
    res.push([left, right]);
    return res;
};

十六、单调自增的数字

1.题目：
给定一个非负整数 N，找出小于或等于 N 的最大的整数，同时这个整数需要满足其各个位数上的数字是单调递增。

（当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x <= y 时，我们称这个整数是单调递增的。）

示例 1:
输入: N = 10
输出: 9

示例 2:
输入: N = 1234
输出: 1234

示例 3:
输入: N = 332
输出: 299
说明: N 是在 [0, 10^9] 范围内的一个整数。
2.解题思路：

var monotoneIncreasingDigits = function(n) {
    n = n.toString()
    n = n.split('').map(item => {
        return +item
    })
    let flag = Infinity
    for(let i = n.length - 1; i > 0; i--) {
        if(n [i - 1] > n[i]) {
            flag = i
            n[i - 1] = n[i - 1] - 1
            n[i] = 9
        }
    }

    for(let i = flag; i < n.length; i++) {
        n[i] = 9
    }

    n = n.join('')
    return +n
};

十七、监督二叉树

1.题目：
给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。

节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。

计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。

示例 1：
初级算法-贪心算法
输入：[0,0,null,0,0]
输出：1
解释：如图所示，一台摄像头足以监控所有节点。

示例 2：
初级算法-贪心算法
输入：[0,0,null,0,null,0,null,null,0]
输出：2
解释：需要至少两个摄像头来监视树的所有节点。上图显示了摄像头放置的有效位置之一。

提示：
给定树的节点数的范围是 [1, 1000]。
每个节点的值都是 0。
2.解题思路：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-435836.html

var minCameraCover = function(root) {
    let result = 0
    function traversal(cur) {
        if(cur === null) {
            return 2
        }

        let left = traversal(cur.left)
        let right = traversal(cur.right)

        if(left === 2 && right === 2) {
            return 0
        }

        if(left === 0 || right === 0) {
            result++
            return 1
        }

        if(left === 1 || right === 1) {
            return 2
        }

        return -1
    }

    if(traversal(root) === 0) {
        result++
    }

    return result

};