贪心算法：构建特定和最少添加元素的编程学习

贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的算法设计策略，它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择。在编程学习中，贪心算法可以用来解决一些特定问题，并且通常能够以较低的计算成本给出一个近似最优的解。本文将介绍贪心算法的基本概念，并通过具体的示例代码来说明如何使用贪心算法构造特定和最少的元素。

贪心算法的基本思想是通过局部最优选择来达到全局最优解。在每一步选择中，贪心算法会选择当前状态下最优的解决方案，而不考虑该选择对未来步骤的影响。虽然贪心算法不能保证一定能够得到全局最优解，但在某些问题上，贪心算法可以给出一个近似最优解，并且具有高效的计算性能。

下面，我们将通过一个具体的问题来说明如何使用贪心算法构建特定和最少的元素。假设我们有一个包含整数的列表，我们需要对列表进行排序，并且要求排序后的列表中相邻元素的差值不超过一个特定的值k。我们的目标是通过添加最少的元素来满足这个要求。

以下是使用贪心算法解决这个问题的示例代码：

def sort_with_limit(nums, k):
    nums.