题目链接：406. 根据身高重建队列 - 力扣（LeetCode）
前情提要：
因为本人最近都来刷贪心类的题目所以该题就默认用贪心方法来做。
贪心方法：局部最优推出全局最优。
如果一个题你觉得可以用局部最优推出全局最优，并且没有反例来反驳的话就可以用贪心来试试。
题目思路：
如果你看过我对于力扣135-分发糖果那篇题解的话，会发现这个题好像跟那个有一点类似。
类似在哪里？
这俩道题都是有俩个维度，这个题分别有k和h俩个维度。
那么遇到这种有俩个维度的题，我们应该优先处理一个维度，再去处理另外一个维度。
那这个题，我们先处理n还是k呢？
如果按照k来从小到大排序，排完之后，会发现k的排列并不符合条件，身高也不符合条件，两个维度哪一个都没确定下来。
所以我们按照n来从大到小排序，那么我们每一个数的前面都是比后面要大的，这样我们就可以确定一个维度，前面节点都比后面节点要高。
然后继续根据每个元素的k来插入到k位置即可。
因为k是前面节点比当前节点大的数量，我们已经按升高排序了，前面节点全比后面高，所以当k等于几，你插入到该位置后面就可以。
举个例子。
那肯定有人会有疑问 插入到该位置不会对他后面的位置有影响吗 ？
其实不会 ，因为他插入的都是h比他高的人 就算他插进来对比他高的k也不会有任何影响 随便他插到哪里去。
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。
最终代码：
class Solution {public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {//该题与分发糖果有些类似，也是一个多维度的题目//多维度的题目 我们要讲究先把一个维度处理好再处理另一个维度//那么该题到底是先处理k还是处理h呢//如果先处理k 我们按从小到大排 得到的结果不仅k没处理好 h也没处理好 所以我们先处理h//如果先处理h 我们得到了一个根据h从大到小的一个队列 此时每一个数前面都是大与等于自身的//所以此时h就已经处理好了 我们该处理k了//我们从大到小处理k 当他的k等于多少时，就将他插入到该位置//那肯定有人会有疑问 插入到该位置不会对他后面的位置有影响吗 其实不会 //因为他插入的都是h比他高的人 就算他插进来他们的k也不会有任何影响 随便他插到哪里去//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//根据身高降序排 如果身高一样按k升序排 因为k越大 说明他前面大与等于他的越多Arrays.sort(people,(a,b) -> {//h相等时 k按从小到大排if(a[0] == b[0])return a[1] - b[1];//h不相等，按从大到小排return b[0] - a[0];});LinkedList<int []> list = new LinkedList<>();for(int[] arr : people){//将arr插入指定k处list.add(arr[1],arr);}return list.toArray(new int [people.length][]);}
}
这道题代码量很少，但是逻辑可能不是那么好理解，我们可以多画画图，多模拟几遍就能弄懂啦。
这一篇博客就到这了，如果你有什么疑问和想法可以打在评论区，或者私信我。
我很乐意为你解答。那么我们下篇再见！