🥉 Easy
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:
题解
排序+贪心
**
为了尽可能满足最多的孩子,应该按照孩子胃口按从小到大一次满足每个孩子,且对每个孩子,应该选择可以满足这个孩子的胃口且尺寸最小的饼干。
首先对数组s和g排序,然后从小到大遍历g中的每一个元素,对每个元素,如果能找到满足该元素的s中最小的元素。对每个元素,找到未被使用的最小
使得
,则
可以满足
。由于s和g已经排好序,整个过程只需要对g和s各遍历一遍。当两个数组之一遍历结束后,说明所有孩子都被分配或者所有饼干都被尝试分配(可能有些无法分配),此时被分配到饼干的孩子数目即为可以满足的最多数量。
Python
class Solution:
def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
g.sort()
s.sort()
n, m = len(g), len(s)
i = j = count = 0
while i < n and j < m:
while j < m and g[i] > s[j]:
j += 1
if j < m:
count += 1
i += 1
j += 1
return count
JavaScript
var findContentChildren = function(g, s) {
g.sort((a, b) => a - b);
s.sort((a, b) => a - b);
const numOfChildren = g.length, numOfCookies = s.length;
let count = 0;
for (let i = 0, j = 0; i < numOfChildren && j < numOfCookies; i++, j++) {
while (j < numOfCookies && g[i] > s[j]) {
j++;
}
if (j < numOfCookies) {
count++;
}
}
return count;
};
复杂度分析
- 时间复杂度:
,其中 m 和 n 分别是数组 g 和 s 的长度。对两个数组排序的时间复杂度是
,遍历数组的时间复杂度是
,因此总时间复杂度是
。
空间复杂度:,其中 m 和 n 分别是数组 g 和 s 的长度。空间复杂度主要是排序的额外空间开销。