135. 分发糖果

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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。

思路

一个孩子的糖果数量要收到左右两边的限制，所以需要遍历两次。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。

单向贪心只能考虑单侧的约束（即“当前孩子比左边/右边大”）。
但孩子可能同时比左边和右边大，因此必须双向分别处理每个方向的关系。
两次遍历后，每个孩子的糖果数就是：满足所有约束条件的最小值。

局部最优：只要右边评分比左边大，右边的孩子就多一个糖果，全局最优：相邻的孩子中，评分高的右孩子获得比左边孩子更多的糖果（反向同理）。注意反向遍历时的赋值问题。

class Solution:
    def candy(self, ratings: List[int]) -> int:
        res = [1] * len(ratings)

        for i in range(1, len(ratings)):
            if ratings[i] > ratings[i - 1]:
                res[i] = res[i - 1] + 1
            
        for i in range(len(ratings) - 2, -1, -1):
            if ratings[i] > ratings[i + 1]:
                res[i] = max(res[i], res[i + 1] + 1)
            
        return sum(res)

406.根据身高重建队列

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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：

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。

思路

有两个维度，h 和 k，看到这种题目一定要想如何确定一个维度，然后再按照另一个维度重新排列。

首先按照 h 排序，身高一定是从大到小排（身高相同的话则 k 小的站前面），让高个子在前面。前面的节点一定都比当前节点高。

按照身高排序之后，优先按身高高的 people 的 k 来插入，后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点，最终按照 k 的规则完成了队列。

局部最优：优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性
全局最优：最后都做完插入操作，整个队列满足题目队列属性

class Solution:
    def reconstructQueue(self, people: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        people.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]))

        res = []

        for p in people:
            res.insert(p[1], p)
        return res

sort

key 是一个函数，用于从每个元素中提取出用于排序的关键字。

例子 1

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nums = [3, 12, -4, 6]
nums.sort(key=abs)
print(nums)  # 输出：[-4, 3, 6, 12]

abs 是 Python 的内置函数，返回绝对值
排序时比较的是每个元素的 abs(x) 值，而不是原始值本身

例子 2

按字符串长度排序

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words = ["apple", "a", "banana", "pear"]
words.sort(key=len)
print(words)  # 输出：['a', 'pear', 'apple', 'banana']

例子 3

排序二维数组

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arr = [[7, 0], [4, 4], [7, 1], [5, 0]]
arr.sort(key=lambda x: (x[0], x[1]))
print(arr)  # 输出：[[4, 4], [5, 0], [7, 0], [7, 1]]

key=lambda x: (x[0], x[1]) 表示先按第一个元素排，再按第二个元素排
lambda 将列表的每一个元素都构造为一个元组。即使用元组排序的规则：先比第一个，不同就确定；相同就比第二个

例子 4

1 2	people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0]] people.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]))

-x[0]：表示身高从高到低排序
x[1]：当身高相同时，按 k 值从小到大排序

例子 5

对比 people.sort(key=lambda x: (x[0], x[1]), reverse=True) 和 people.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]))。

people.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]))：
- 第一关键字：-x[0] → 按身高从大到小
- 第二关键字：x[1] → 同身高时，k 值从小到大
people.sort(key=lambda x: (x[0], x[1]), reverse=True)
- 先按 x[0] 升序、再按 x[1] 升序，然后整体结果翻转成降序。
- 结果是身高和 k 都是降序。