【leetcode刷题记录】（java）贪心

贪心

本质：

选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。

贪心算法步骤：

• 将问题分解为若干个子问题
• 找出适合的贪心策略
• 求解每一个子问题的最优解
• 将局部最优解堆叠成全局最优解

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。你的目标是满足尽可能多的孩子，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

代码

注意：先遍历胃口，再遍历饼干

class Solution {
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        Arrays.sort(g);
        Arrays.sort(s);
        int index=s.length-1,res=0;
        for(int i=g.length-1;i>=0;i--){
            //不断向前遍历胃口，只有某个尺寸满足胃口了，尺寸index才向前移动
            if(index>=0 && s[index]>=g[i]){
                index--;
                res++;
            }
        }
        return res;
    }
}

376. 摆动序列

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。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。

• 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。

子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。

给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。

示例 1：

输入：nums = [1,7,4,9,2,5]
输出：6
解释：整个序列均为摆动序列，各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3) 。

示例 2：

输入：nums = [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。
其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ，各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8) 。

示例 3：

输入：nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
输出：2

提示：

• 1 <= nums.length <= 1000
• 0 <= nums[i] <= 1000

代码

class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        int curDiff =0;// 当前一对差值
        int preDiff =0;// 前一对差值
        int count=1;//当数组中只有一个数的时候也算 有一个； 考虑两端  // 记录峰值个数，序列默认序列最右边有一个峰值
        for(int i=1 ;i< nums.length;i++){
            curDiff=nums[i]-nums[i-1];
            if((curDiff>0&& preDiff<=0)||(curDiff<0 && preDiff>=0)){// 出现峰值
                count++;
                preDiff=curDiff;//注意这里不能写在if后面  // 注意这里，只在摆动变化的时候更新prediff
            }
        }
        return count;
    }
}

53. 最大子数组和

给你一个整数数组 nums ，请你找出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。

子数组

是数组中的一个连续部分。

示例 1：

输入：nums = [-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 。

示例 2：

输入：nums = [1]
输出：1

示例 3：

输入：nums = [5,4,-1,7,8]
输出：23

超时暴力解

思想：

• 不断调整最大子序和区间的起始位置。

• 区间的终止位置，其实就是如果 count 取到最大值了，及时记录下来了。例如如下代码：

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int res=Integer.MIN_VALUE;
        int count=0;
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            count=0;
            for(int j=i;j<nums.length;j++){
                count+=nums[j];
                res=Math.max(res,count);//注意这里的巧妙之处   4 5 6 -1 -1 -1 4 ，count只管加，
                //如果三个-1之后没有4 那么最大长度就是4 5 6 和为15，如果有4 就是4 5 6 -1 -1 -1 4 和为16
            }
        }
        return res;
    }
}

贪心

• 遍历 nums，从头开始用 count 累积，如果 count 一旦加上 nums[i]变为负数，那么就应该从 nums[i+1]开始从 0 累积 count 了，因为已经变为负数的 count，只会拖累总和。（这相当于是暴力解法中的不断调整最大子序和区间的起始位置。）

• 区间的终止位置，其实就是如果 count 取到最大值了，及时记录下来了

红色的起始位置就是贪心每次取 count 为正数的时候，开始一个区间的统计。

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int res=Integer.MIN_VALUE;
        int count=0;
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            count+=nums[i];
            res=Math.max(res,count); // 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）
            if(count<0)count=0;// 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和
        }
        return res;
    }
}

122. 买卖股票的最佳时机 II

给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

示例 1：

输入：prices = [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。
最大总利润为 4 + 3 = 7 。

示例 2：

输入：prices = [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。
最大总利润为 4 。

示例 3：

输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0。

提示：

• 1 <= prices.length <= 3 * 104
• 0 <= prices[i] <= 104

代码

假如第 0 天买入，第 3 天卖出，那么利润为：prices[3] - prices[0]。

相当于(prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) + (prices[1] - prices[0])。

此时就是把利润分解为每天为单位的维度，而不是从 0 天到第 3 天整体去考虑！

那么根据 prices 可以得到每天的利润序列：(prices[i] - prices[i - 1])…(prices[1] - prices[0])。

如图：

从图中可以发现，其实我们需要收集每天的正利润就可以，收集正利润的区间，就是股票买卖的区间，而我们只需要关注最终利润，不需要记录区间。

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int res=0;
        for(int i=1;i<prices.length;i++){
            res+=Math.max(prices[i]-prices[i-1],0); //如果大于0就收集      
        }
        return res;
    }
}

55. 跳跃游戏

给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。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下标，如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。

示例 1：

输入：nums = [2,3,1,1,4]
输出：true
解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。

示例 2：

输入：nums = [3,2,1,0,4]
输出：false
解释：无论怎样，总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 ， 所以永远不可能到达最后一个下标。

提示：

• 1 <= nums.length <= 104
• 0 <= nums[i] <= 105

分析

贪心分析

其实跳几步无所谓，关键在于可跳的覆盖范围！

不一定非要明确一次究竟跳几步，每次取最大的跳跃步数，这个就是可以跳跃的覆盖范围。

这个范围内，别管是怎么跳的，反正一定可以跳过来。

那么这个问题就转化为跳跃覆盖范围究竟可不可以覆盖到终点！

贪心算法局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围），整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点。

经典错误：

应该在覆盖范围内更新最大的覆盖范围，

而不是在所有范围内更新最大的覆盖范围；

代码

class Solution {
    public boolean canJump(int[] nums) {
        if(nums.length==1)return true;
        int coverRange=0;//覆盖范围, 初始覆盖范围应该是0，因为下面的迭代是从下标0开始的
        for(int i=0;i<=coverRange;i++){//在覆盖范围内更新最大的覆盖范围
            coverRange=Math.max(coverRange,i+nums[i]);
            if(coverRange>=nums.length-1){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

45. 跳跃游戏 II(不好理解)

给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。

每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向后跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:

• 0 <= j <= nums[i]
• i + j < n

返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。

示例 1:

输入: nums = [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。

示例 2:

输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2

提示:

• 1 <= nums.length <= 104
• 0 <= nums[i] <= 1000
• 题目保证可以到达 nums[n-1]

代码

https://leetcode.cn/problems/jump-game-ii/solutions/9347/xiang-xi-tong-su-de-si-lu-fen-xi-duo-jie-fa-by-10/

从图中可以看出来，就是移动下标达到了当前覆盖的最远距离下标时，步数就要加一，来增加覆盖距离。最后的步数就是最少步数。

class Solution {
    public int jump(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0 || nums.length == 1) {
            return 0;
        }
        int curDistanceEnd =0,MaxDistance=0;
        int cnt=0;
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            //在可覆盖区域内更新最大的覆盖区域
            MaxDistance=Math.max(MaxDistance,i+nums[i]);
            if(MaxDistance>=nums.length-1){
                cnt++; //说明当前一步，再跳一步就到达了末尾
                return cnt;//这里是实际上的出口
            }
             //走到当前覆盖的最大区域时，更新下一步可达的最大区域
            if(i==curDistanceEnd){
                curDistanceEnd=MaxDistance;
                cnt++;
            }
        }
        return cnt;
    }
}

1005. K 次取反后最大化的数组和

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，按以下方法修改该数组：

• 选择某个下标 i 并将 nums[i] 替换为 -nums[i] 。

重复这个过程恰好 k 次。可以多次选择同一个下标 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：nums = [4,2,3], k = 1
输出：5
解释：选择下标 1 ，nums 变为 [4,-2,3] 。

示例 2：

输入：nums = [3,-1,0,2], k = 3
输出：6
解释：选择下标 (1, 2, 2) ，nums 变为 [3,1,0,2] 。

示例 3：

输入：nums = [2,-3,-1,5,-4], k = 2
输出：13
解释：选择下标 (1, 4) ，nums 变为 [2,3,-1,5,4] 。

提示：

• 1 <= nums.length <= 104
• -100 <= nums[i] <= 100
• 1 <= k <= 104

分析

贪心的思路，局部最优：让绝对值大的负数变为正数，当前数值达到最大，整体最优：整个数组和达到最大。

• 如果将负数都转变为正数了，K依然大于0，

之后

只找数值最小的正整数进行反转，当前数值和可以达到最大（例如 正整数数组{5, 3, 1}，反转1 得到-1 比 反转5得到的-5 大多了），全局最优：整个 数组和 达到最大。

代码

class Solution {
    public int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int K) {
        //从小到大排序，注意要按照绝对值的大小
        Arrays.sort(nums);
        int len = nums.length;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            // 从前向后遍历，遇到负数将其变为正数，同时K--
            if (nums[i] < 0 && K > 0) {
                nums[i] = -nums[i];
                K--;
            }
        }
        // 如果K还大于0，那么反复转变数值最小的元素，将K用完
        Arrays.sort(nums);
        if (K % 2 == 1)
            nums[0] = -nums[0];
        return Arrays.stream(nums).sum();

    }
}

手搓代码（麻烦版）

class Solution {
    public int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int k) {
        Arrays.sort(nums);
        //求负数的个数
        int fuCnt = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] > 0) {
                fuCnt = i;
                break;
            }
        }
        if (nums[nums.length - 1] < 0)
            fuCnt = nums.length;
        if (k <= fuCnt) {
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                nums[i] = -nums[i];
            }
        } else if (k > fuCnt) {
            for (int i = 0; i < fuCnt; i++) {
                nums[i] = -nums[i];
            }
            //仅有的负数全部变为正数之后，将最小的正数 偶数次取反 或者 基数次 取反
            Arrays.sort(nums);
            int tmp = k - fuCnt;
            if (tmp % 2 == 0) {
                return Sum(nums);
            }
            if (tmp % 2 == 1) {
                nums[0] = -nums[0];
                return Sum(nums);
            }
        }
        return Sum(nums);
    }

    private int Sum(int[] nums) {
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum += nums[i];
        }
        return sum;
    }
}

134. 加油站

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。

给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以按顺序绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1 。如果存在解，则 保证 它是 唯一 的。

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。

分析

代码

https://programmercarl.com/0134.%E5%8A%A0%E6%B2%B9%E7%AB%99.html#%E6%80%9D%E8%B7%AF

注意：分析差值，

并且将gas[i]和cost[i]一起算，

而不是将去下一站消耗的cost[i]和gas[i+1]一起算

class Solution {
    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
        int  curSum=0,totalSum=0,index=0;
        for(int i=0;i<gas.length;i++){
            curSum+=gas[i]-cost[i];
            totalSum+=gas[i]-cost[i];
            if(curSum<0){
                index=i+1;
                curSum=0;
            }
        }
        if(totalSum<0)return -1;
        return index;
    }
}

暴力n平方：

135. 分发糖果

n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。

你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果：

• 每个孩子至少分配到 1 个糖果。
• 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。

请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。

示例 1：

输入：ratings = [1,0,2]
输出：5
解释：你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。

示例 2：

输入：ratings = [1,2,2]
输出：4
解释：你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。
     第三个孩子只得到 1 颗糖果，这满足题面中的两个条件。

提示：

• n == ratings.length
• 1 <= n <= 2 * 104
• 0 <= ratings[i] <= 2 * 104

分析

这道题目一定是要确定一边之后，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。

先确定右边评分大于左边的情况（也就是从前向后遍历）

再确定左孩子大于右孩子的情况（从后向前遍历）

代码

class Solution {
    public int candy(int[] ratings) {
        int []candies=new int[ratings.length];
        Arrays.fill(candies, 1);//填充技巧
        for(int i=0;i<ratings.length-1;i++){
            if(ratings[i+1]>ratings[i]){
                candies[i+1]=candies[i]+1;
            }
        }
        for(int i=ratings.length-1;i>0;i--){
            if(ratings[i-1]>ratings[i]){
                candies[i-1]=Math.max(candies[i]+1,candies[i-1]);//注意这里有个取最大值的过程
            }
        }
        return Arrays.stream(candies).sum();
    }
}

860. 柠檬水找零

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。

给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。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：bills = [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：bills = [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。

代码

暴力

class Solution {
    public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
        int cur5=0,cur10=0,cur20=0;
        for(int i=0;i<bills.length;i++){
            if(bills[i]==5){
                cur5++;
            }
            if(bills[i]==10){
                cur10++;
                cur5--;
            }
            if(bills[i]==20){
                cur20++;
                //账单是20的情况，为什么要优先消耗一个10和一个5呢？因为美元10只能给账单20找零，而美元5可以给账单10和账单20找零，美元5更万能！
                if(cur10>=1){//找零 15  ，有10块的先找10+5，其次是5+5+5
                    cur10--;
                    cur5--;
                }else{
                    cur5-=3;
                }
            }

            if(cur5<0 || cur10<0){//20的放在手里没有用，没法找零找出去
                return false;
            }
        }
        return true;
    }                                                                                                                          
}

406. 根据身高重建队列

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 <= 106
• 0 <= ki < people.length
• 题目数据确保队列可以被重建

代码

注意：

• 
• list是List<int[]>类型，返回的时候要转换为int [][]类型
• return list.toArray(new int[list.size()][2]);

https://leetcode.cn/problems/queue-reconstruction-by-height/solutions/23208/406-gen-ju-shen-gao-zhong-jian-dui-lie-java-xian-p/

    /**
     * 解题思路：先排序再插入
     * 1.排序规则：按照先H高度降序，K个数升序排序
     * 2.遍历排序后的数组，根据K插入到K的位置上
     *
     * 核心思想：高个子先站好位，矮个子插入到K位置上，前面肯定有K个高个子，矮个子再插到前面也满足K的要求
     *
     * @param people
     * @return
     */
class Solution {
    public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
		// [7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2], [4,4]
        // 再一个一个插入。
        // [7,0]
        // [7,0], [7,1]
        // [7,0], [6,1], [7,1]
        // [5,0], [7,0], [6,1], [7,1]
        // [5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [7,1]
        // [5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]
                //对二维数组进行排序，优先按照第一个数从大到小排序，如果第一个数相同，难就按照第二个数从小到大排列
        //因为最终想要的效果里面 第二个数 就是 从小到大排列 的，【5,0】 【】 【】  【5,2】
      Arrays.sort(people,(a,b)->a[0]==b[0]?a[1]-b[1]:b[0]-a[0]);
      List<int[]> list=new ArrayList<>();
      for(int[] p:people)
          //在index为p[1]的位置插入 p数组
         list.add(p[1],p);
      return list.toArray(new int[list.size()][2]);
    }
}

452. 用最少数量的箭引爆气球

有一些球形气球贴在一堵用 XY 平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组 points ，其中points[i] = [xstart, xend] 表示水平直径在 xstart 和 xend之间的气球。你不知道气球的确切 y 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 x``start，x``end， 且满足 xstart ≤ x ≤ x``end，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。

给你一个数组 points ，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：气球可以用2支箭来爆破:
-在x = 6处射出箭，击破气球[2,8]和[1,6]。
-在x = 11处发射箭，击破气球[10,16]和[7,12]。

示例 2：

输入：points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
输出：4
解释：每个气球需要射出一支箭，总共需要4支箭。

示例 3：

输入：points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
输出：2
解释：气球可以用2支箭来爆破:
- 在x = 2处发射箭，击破气球[1,2]和[2,3]。
- 在x = 4处射出箭，击破气球[3,4]和[4,5]。

提示:

• 1 <= points.length <= 105
• points[i].length == 2
• -231 <= xstart < xend <= 231 - 1

败笔（错误代码）

不必统计重叠区间里面的每一个坐标 只需关注重叠区间的右端点

class Solution {

    public int findMinArrowShots(int[][] points) {
        int max=1;
        
        for(int i=0;i<points.length;i++){
            int tmp=Math.max(points[i][0],points[i][1]);
            max=Math.max(max,tmp);
        }
        int []index=new int[max+1];
        for(int i=0;i<points.length;i++){
            for(int j=points[i][0];j<=points[i][1];j++){
                index[j]++;
            }
        }
        boolean []deleted=new boolean[points.length];
        Arrays.sort(index);
        for (int i=index.length-1;i>=0;i--){//从重合最多的坐标  开始删除
            for(int k=0;k<points.length;k++){//找到在这范围内的气球 射出 并设为删除
                if(points[k][0]<=i || points[k][1]>=i){//气球的直径包含 箭的坐标 i
                    deleted[k]=true;
                }
            }
        }
        
        ……
    }
}

正确代码

https://leetcode.cn/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons/solutions/2539356/java-tan-xin-tu-jie-yi-dong-by-cao-yang-yjv4c/

• 首先，对于右端点最小的那个区间，如果想要用箭穿过它，那么一定从它的右端点穿过（从右端点穿过才只会穿过更多的区间）。
• 接下来，对于这只箭能未能穿过的区间，再从中找出右端点最小的区间。对于这只箭未能穿过的区间，如此往复的找下去。最终我们使用的箭数就是最少的。

注意：

• res初始为1 arrow从初始的右端开始 i从1开始
• 排序比较的时候 为了避免溢出 使用(a, b) -> Integer.compare(a[1], b[1]) 或者 (a, b) -> Long.compare(a[1], b[1])
• 
• if (points[i][0] <= arrow) 小于等于 左端点
• 这里是怎么模拟删除线段的操作：不断地continue就是不断地跳过这些“已经爆炸的气球”

class Solution {
    public int findMinArrowShots(int[][] points) {
        int n = points.length;
        if (n == 0)
            return 0;
        Arrays.sort(points, (a, b) -> Integer.compare(a[1], b[1]));
        int res = 1;
        int arrow = points[0][1];
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (points[i][0] <= arrow) {// 该区间能被当前箭right穿过
                continue;
            }
            arrow = points[i][1];
            res++;
        }
        return res;
    }
}

435. 无重叠区间

给定一个区间的集合 intervals ，其中 intervals[i] = [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠 。

注意 只在一点上接触的区间是 不重叠的。例如 [1, 2] 和 [2, 3] 是不重叠的。

示例 1:

输入: intervals = [[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: intervals = [ [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: intervals = [ [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。

提示:

• 1 <= intervals.length <= 105
• intervals[i].length == 2
• -5 * 104 <= starti < endi <= 5 * 104

代码

注意和上面一道题目的区别

class Solution {
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        int n = intervals.length;
        Arrays.sort(intervals, (a, b) -> Integer.compare(a[1], b[1]));
        int res = 0;
        int curRight = intervals[0][1];
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (intervals[i][0] < curRight) {// 该区间能被当前箭right穿过
                res++;//每次删除重叠区间的时候  res++
                continue;//删除重叠的区间的表示方式就是跳过这个
            }
            curRight = intervals[i][1];

        }
        return res;
    }
}

763. 划分字母区间

给你一个字符串 s 。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。

注意，划分结果需要满足：将所有划分结果按顺序连接，得到的字符串仍然是 s 。

返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。

示例 1：

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" 这样的划分是错误的，因为划分的片段数较少。 

示例 2：

输入：s = "eccbbbbdec"
输出：[10]

代码

https://leetcode.cn/problems/partition-labels/solutions/2806706/ben-zhi-shi-he-bing-qu-jian-jian-ji-xie-ygsn8/

思路1：

class Solution {
    public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        char[] ch = s.toCharArray();
        int end = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            int tmpEnd = s.lastIndexOf(ch[i]);
            end=tmpEnd;
            if (i != s.length() - 1) {
                for (int j = i + 1; j <= end - 1; j++) {//注意这里更新的时候选用end 
                    end = Math.max(end, s.lastIndexOf(ch[j]));
                }
            }
            res.add(end - i + 1);
            i = end;
        }
        return res;
    }
}

思路2：

class Solution {
    public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        List<Integer> res=new ArrayList<>();
        char []ch=s.toCharArray();
        int start=0,end=0;
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            end=Math.max(end,s.lastIndexOf(ch[i]));
            if(end==i){//end在不断向后更新   等i追上i的时候 就可以了
                res.add(end-start+1);
                start=i+1;      
            }
        }
        return res;
    }
}

56. 合并区间

以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。

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。

提示：

• 1 <= intervals.length <= 104
• intervals[i].length == 2
• 0 <= starti <= endi <= 104

代码

为什么要按照左端点排序？：

https://leetcode.cn/problems/merge-intervals/solutions/2798138/jian-dan-zuo-fa-yi-ji-wei-shi-yao-yao-zh-f2b3/

class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        Arrays.sort(intervals,((o1, o2) -> o1[0]-o2[0]));
        //按照左端点排序 需要合并的时候就是取最大的右端点
        List<int []> res=new ArrayList<>();
        for(int num[]:intervals){
            if(res.size()!=0 && num[0]<=res.get(res.size()-1)[1]){//第0个区间不算， 如果后一个区间和前一个区间重叠
                res.get(res.size()-1)[1]=Math.max(res.get(res.size()-1)[1],num[1]);//更新上一个区间的右端点最大值
            }else{//不相交  不能合并
                res.add(num);
            }
        }
        return res.toArray(new int[res.size()][2]);
    }
}

如果按照右端点排序就可能出现下面的情况

738. 单调递增的数字

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。

给定一个整数 n ，返回 小于或等于 n 的最大数字，且数字呈 单调递增 。

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

提示:

• 0 <= n <= 109

代码

class Solution {
    public int monotoneIncreasingDigits(int n) {
        String s=Integer.toString(n);
        char []num=s.toCharArray();
        int len=s.length();
        int max=-1,index=-1;
        for(int i=0;i<len-1;i++){
            if(max<num[i]){
                max=num[i];
                index=i;//这里index的判断很重要
            }
            if(num[i]>num[i+1]){
                num[index]--;
                for(int j=index+1;j<len;j++){
                    num[j]='9';
                }
                break;//注意
            }
        }
        return Integer.parseInt(new String(num));//注意不能使用num.toString
    }
}