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problems/0406.根据身高重建队列.md
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@@ -9,7 +9,7 @@
## 406.根据身高重建队列
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height/
[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height/)
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。
@@ -43,9 +43,9 @@
本题有两个维度，h和k，看到这种题目一定要想如何确定一个维度，然后在按照另一个维度重新排列。
其实如果大家认真做了[135. 分发糖果](https://mp.weixin.qq.com/s/8MwlgFfvaNYmjGwjuMlETQ)，就会发现和此题有点点的像。
其实如果大家认真做了[135. 分发糖果](https://programmercarl.com/0135.分发糖果.html)，就会发现和此题有点点的像。
在[135. 分发糖果](https://mp.weixin.qq.com/s/8MwlgFfvaNYmjGwjuMlETQ)我就强调过一次，遇到两个维度权衡的时候，一定要先确定一个维度，再确定另一个维度。
在[135. 分发糖果](https://programmercarl.com/0135.分发糖果.html)我就强调过一次，遇到两个维度权衡的时候，一定要先确定一个维度，再确定另一个维度。
**如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼**。
@@ -76,11 +76,11 @@
一些同学可能也会疑惑，你怎么知道局部最优就可以推出全局最优呢？ 有数学证明么？
在贪心系列开篇词[关于贪心算法，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/O935TaoHE9Eexwe_vSbRAg)中，我已经讲过了这个问题了。
在贪心系列开篇词[关于贪心算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)中，我已经讲过了这个问题了。
刷题或者面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心，至于严格的数学证明，就不在讨论范围内了。
如果没有读过[关于贪心算法，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/O935TaoHE9Eexwe_vSbRAg)的同学建议读一下，相信对贪心就有初步的了解了。
如果没有读过[关于贪心算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)的同学建议读一下，相信对贪心就有初步的了解了。
回归本题，整个插入过程如下：
@@ -157,15 +157,15 @@ public:
大家可以把两个版本的代码提交一下试试，就可以发现其差别了！
关于本题使用数组还是使用链表的性能差异，我在[贪心算法：根据身高重建队列（续集）](https://mp.weixin.qq.com/s/K-pRN0lzR-iZhoi-1FgbSQ)中详细讲解了一波
关于本题使用数组还是使用链表的性能差异，我在[贪心算法：根据身高重建队列（续集）](https://programmercarl.com/根据身高重建队列（vector原理讲解）.html)中详细讲解了一波
## 总结
关于出现两个维度一起考虑的情况，我们已经做过两道题目了，另一道就是[135. 分发糖果](https://mp.weixin.qq.com/s/8MwlgFfvaNYmjGwjuMlETQ)。
关于出现两个维度一起考虑的情况，我们已经做过两道题目了，另一道就是[135. 分发糖果](https://programmercarl.com/0135.分发糖果.html)。
**其技巧都是确定一边然后贪心另一边，两边一起考虑，就会顾此失彼**。
这道题目可以说比[135. 分发糖果](https://mp.weixin.qq.com/s/8MwlgFfvaNYmjGwjuMlETQ)难不少，其贪心的策略也是比较巧妙。
这道题目可以说比[135. 分发糖果](https://programmercarl.com/0135.分发糖果.html)难不少，其贪心的策略也是比较巧妙。
最后我给出了两个版本的代码，可以明显看是使用C++中的list（底层链表实现）比vector（数组）效率高得多。