有很多个尺寸不一的红包，以数组的形式给出，其中redPockets[i]= [w, h]，表示这个红包的宽度和长度。 当—个红包的宽度和长度比另一个红包大时，就可以将小的红包放入大的红包之中，组成一个套娃红包。 请计算出在给出的红包中，最多能用多少个红包组合成一个套娃红包。

我可以回答这个问题。这个问题可以使用贪心算法来解决。首先，将所有红包按照宽度从小到大排序，如果宽度相同，则按照长度从小到大排序。然后，从小到大遍历每个红包，对于每个红包，找到能够放下它的最大的红包，将它放入这个红包中。如果找不到这样的红包，则这个红包不能放入任何一个套娃红包中。最后，统计能够放入套娃红包中的红包数量即可。

相关问题

有很多个尺寸不一的红包，以数组的形式给出，其中redPockets[i]= [w, h]，表示这个红包的宽度和长度。 当—个红包的宽度和长度比另一个红包大时，就可以将小的红包放入大的红包之中，组成一个套娃红包。 请计算出在给出的红包中，最多能用多少个红包组合成一个套娃红包。用Java实现

我可以回答这个问题。可以使用动态规划来解决这个问题。首先，将红包按照宽度从小到大排序，如果宽度相同，则按照长度从小到大排序。然后，定义一个数组dp，其中dp[i]表示以第i个红包为最外层红包时，最多能组成的套娃红包个数。初始时，dp数组的所有元素都为1。接下来，从第二个红包开始遍历，对于每个红包i，遍历它之前的所有红包j，如果红包i可以放入红包j中，即redPockets[i][]<redPockets[j][]且redPockets[i][1]<redPockets[j][1]，则更新dp[i]的值为dp[j]+1。最后，遍历dp数组，找到最大值即为最多能组成的套娃红包个数。

以下是Java代码实现：

public int maxEnvelopes(int[][] envelopes) {
if (envelopes == null || envelopes.length == ) {
return ;
}
Arrays.sort(envelopes, new Comparator<int[]>() {
public int compare(int[] a, int[] b) {
if (a[] == b[]) {
return a[1] - b[1];
} else {
return a[] - b[];
}
}
});
int n = envelopes.length;
int[] dp = new int[n];
Arrays.fill(dp, 1);
int max = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = ; j < i; j++) {
if (envelopes[i][] > envelopes[j][] && envelopes[i][1] > envelopes[j][1]) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
max = Math.max(max, dp[i]);
}
return max;
}

用Java实现有很多个尺寸不一的红包，以数组的形式给出，其中redPockets[i]= [w, h]，表示这个红包的宽度和长度。 当—个红包的宽度和长度比另一个红包大时，就可以将小的红包放入大的红包之中，组成一个套娃红包。 请计算出在给出的红包中，最多能用多少个红包组合成一个套娃红包。

您好，我可以回答这个问题。这个问题可以使用贪心算法来解决。首先，将所有红包按照宽度从大到小排序，如果宽度相同则按照长度从大到小排序。然后，从第一个红包开始，依次将后面的红包与当前红包进行比较，如果后面的红包可以放入当前红包中，则将其放入，并将当前红包更新为这个套娃红包。最后，统计能够组成套娃红包的数量即可。