贪心算法总结（3） 贪心算法总结3

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python每日一题 贪心算法 意思就是我可以将这个数组中的k个元素进行加负号的变换 首先我先找数组中是负数的 找到我就给加上一个负号 将这个下标统计下来 然后如果负数的已经没了 看剩下的是 奇数还是偶数 如果是偶数 那么就直接将数组的所有值加起来就行（这样一看 貌似也不需要统计下标 因为是多变的）如果是奇数 看有没有0 如果有0的话 那么也可以直接返回数组和 如果没0 那么就找一个最小的正数 将其变为负数 统计数组和。然后我就发现了问题 如果k的数目还没有数组中的负数多咋办 这样其实应该先将负数最小的先变为正的再说。

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【贪心算法第七弹——674.最长连续递增序列(easy)】 【代码】【贪心算法第七弹——674.最长连续递增序列(easy)】

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贪心算法篇——万千抉择中的唯一考量，最优解追寻的跬步累积（1） 贪心算法，作为计算机科学中最具“智慧”的算法之一，它通过简洁直接的策略解决了许多看似复杂的问题。它的每一次选择，都是对局部最优的追求，而这一追求，最终汇聚成了全局最优的结果。在面对问题时，贪心算法教给我们一个深刻的道理——在合适的时刻，做出最好的选择，最终的道路会更加宽广和光明。然而，正如人生中的许多选择并非总是简单易得，贪心算法并不是每一个问题的灵丹妙药。它适用于那些满足特定条件的问题，而对于其他问题，我们需要更加复杂和精密的算法。

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【贪心算法第五弹——300.最长递增子序列】 【代码】【贪心算法第五弹——300.最长递增子序列】

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贪心算法介绍及应用(贪心算法） 贪心算法（Greedy Algorithm）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，它不从整体最优上加以考虑，所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法采用自顶向下、以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择，就将问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步的局部最优选择，期望最终得到全局最优解。贪心算法是一种重要的算法设计策略，在解决许多实际问题中具有广泛的应用。它的核心在于选择合适的贪心策略，通过局部最优选择来逐步逼近全局最优解。

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贪心算法（Greedy Algorithm）详解 贪心算法是一种通过局部最优选择来逼近全局最优解的算法范式。它的核心特点是：每一步选择当前最优解且不回溯，适用于具有最优子结构和贪心选择性质的问题（如找零、活动安排、最小生成树等）。贪心算法的优势在于简单高效，时间复杂度通常较低；但局限性也很明显，无法保证所有问题的全局最优性。经典应用包括找零问题（优先使用最大面额）、活动选择问题（优先选最早结束）和霍夫曼编码等。实现时需验证问题是否满足贪心适用条件，在合适场景下能显著提升效率，但对于不满足条件的问题需改用动态规划等其他方法。

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贪心算法系列之重叠区间 3.先把前一个区间放进结果集，再进行判断，这样就这以实现逐一话，只需要比较当前i与result.back，即比较目前结果集中最后一个区间与当前区间边界。4.没有重叠，直接放入结果集；有重叠，直接在result上进行合并，更新result结果集中最后一个区间的右边界。因为要找到需要移除区间的最小数量，所以选择删除右区间更大的，使得和下一个重叠的可能性减小。，让所有的相邻区间尽可能的重叠在一起，按左边界，或者右边界排序都可以，处理逻辑稍有不同。记录这些区间，就相当于是区间输入了，一旦区间不重叠了，就进行分割。

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【算法】贪心算法：柠檬水找零C++ 860. 柠檬水找零 - 力扣（LeetCode）

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算法第26天|贪心算法：用最少数量的箭引爆气球、无重叠区间、划分字母区间 如果当前区间的左端点在上一个区间的范围内（小于右端点，没有等）说明这两个区间重叠了：所以舍弃数量+1，更新右端点为小的右端点，相当于舍掉了右端点大的区间。如果当前区间的左端点不在上一个区间的范围内，说明没有重叠，舍弃数量不变，更新右端点为当前区间的右端点。（3）按照排序从小到大遍历，比较当前位置的左端点是否在前边位置的范围内（<=前边位置的最小右端点）如果在，就不加箭，只更新最小的右端点（前边的最小右与当前的右 比较取最小）mmap[1]=2,如果键1不存在，就插入{1,2}（2）如果有气球，至少1箭。

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【从零开始学习计算机科学】算法分析（三）动态规划 与 贪心算法 动态规划通过组合子问题的解而解决整个问题的。因此，我们可以得出动态规划与分治法之间的区别主要是，分治法是指将问题分成一些独立的子问题，递归的求解各子问题，而动态规划适用于这些子问题不是独立的情况，也就是各子问题包含公共子问题。动态规划的第一步是描述最优解的结构，即选择问题的在什么时候会出现最优解，通过分析子问题的最优解而达到整个问题的最优解。在第二步，递归定义最优解的值，根据第一步得到的最优解描述，将整个问题分成小问题，直到问题不可再分为止，层层选择最优，构成整个问题的最优解，给出最优解的递归公式。

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