算法训练营day31 贪心算法⑤56. 合并区间、738.单调递增的数字 、968.监控二叉树

        贪心算法的最后一篇博客！前面两道题都是比较简单的思路，重点理解一下最后一道题即可。有一说一，进入到贪心算法这一章节之后，我的博客里和代码注释里的内容明显少了很多，因为很多贪心的题目我觉得不需要很复杂的文字说明，很多题解都是很容易理解的内容，可能更多是一种思路的积累吧

56. 合并区间

        重叠问题，弄明白：1.如何判断重叠 2.区间修改逻辑

class Solution: def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]: result = [] if len(intervals) == 0: return result intervals.sort(key = lambda x: x[0])# 默认升序 result.append(intervals[0]) for i in range(1, len(intervals)):# 左闭右开 if result[-1][1] >= intervals[i][0]: # 发现重叠 result[-1][1] = max(result[-1][1], intervals[i][1]) else: result.append(intervals[i]) return result

738.单调递增的数字

        举几个简单的例子：

• 32->29
• 3323->2999
• 1253463->1249999

        总结下来就是

1. 找到“flag”(前一个小于cur，前-1，cur设为9，前一个为flag，遍历查找flag)
2. 将“flag”后面的数字全部设置为9

class Solution: def monotoneIncreasingDigits(self, n: int) -> int: strNum = str(n) # 转换为字符串 flag = len(strNum) for i in range(len(strNum) -1, 0, -1):# 注意这里是0, 因为循环中会比较前一个位置上的元素 if strNum[i - 1] > strNum[i]: flag = i # 切片为左闭右开 strNum = strNum[:i - 1] + str(int(strNum[i - 1]) - 1) + strNum[i :] for i in range(flag, len(strNum)): strNum = strNum[:i] + \'9\' + strNum[i + 1:] return int(strNum) 

968.监控二叉树

        这道题目应该优先从叶子节点开始思考，要尊重后序遍历，不要总是自顶（根节点）向下考虑

# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# self.val = val# self.left = left# self.right = rightclass Solution: # 从下往上安装摄像头：跳过leaves这样安装数量最少，局部最优 -> 全局最优 # 先给leaves的父节点安装，然后每隔两层节点安装一个摄像头，直到Head # 0: 该节点未覆盖 # 1: 该节点有摄像头 # 2: 该节点有覆盖 def minCameraCover(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: result = [0]# 注意使用列表不使用int的原因：python中的参数传递机制 # 之前博客中讲过，就不在赘述 if self.traversal(root, result) == 0:# 这个地方可能想不到 result[0] += 1 return result[0] def traversal(self, cur:TreeNode, result: List[int]) -> int: if not cur: return 2 # none节点返回2, 才能正常在叶子节点的父节点安装摄像头 left = self.traversal(cur.left, result) right = self. traversal(cur.right, result) # 情况1 # 左右节点都有覆盖 if left == 2 and right == 2: return 0 # 情况2 # left == 0 && right == 0 左右节点无覆盖 # left == 1 && right == 0 左节点有摄像头，右节点无覆盖 # left == 0 && right == 1 左节点无覆盖，右节点有摄像头 # left == 0 && right == 2 左节点无覆盖，右节点覆盖 # left == 2 && right == 0 左节点覆盖，右节点无覆盖 if left == 0 or right == 0: result[0] += 1 return 1 # 情况3 if left == 1 or right == 1: return 2