ACM算法笔记（五）贪心算法

贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择。

贪心算法的局部最优解：在当前子结构中，方案1是最优的解，通过方案1可以得到此子结构的最优化的解，此结构称为最优子结构。由部分最优推到全体最优。

ps：贪心算法得到的解不一定是最优的解（这里就体现了贪心算法和动态规划的区别咯，以后会说）。

通俗地讲，贪心算法，就是在小部分小结构中构造一个最优化的解法，推至大结构大数据也可以接受并成功运行的算法，主要涉及贪心思想和数学思维、不等式等。

例题：洛谷P4995——跳跳！
贪心策略：由于要使每一次的体力值消耗最多，我们只需要使每一次跳跃的高度差最大即可，对于每一次跳跃，都是最大距离的跳跃，那么对于整个过程，得到的答案也是最大的。满足最优子结构和最优解，故可以使用贪心。

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
   
   
    int a[305];
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
   
   
        cin>>a[i];
    }
    sort(a+1,a+1+n);
    a[0]=0;
    int low