贪心算法_数据结构与算法博客-专业IT技术发表平台

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✿༺小陈在拼命༻✿

贪心算法总结（3）贪心算法总结3

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算法讲解——贪心算法贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优（局部最优）的选择，从而希望导致全局最优解的算法策略。贪心算法的核心思想是“贪心选择”，即通过局部最优解逐步构建全局最优解。

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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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贪心算法解决会议安排问题本文将主要介绍贪心算法需要注意的地方以及基本概念，理解和解决最经典的会议安排问题，以及有相应的变形题局部最优选择本文通过贪心算法解决了经典的会议安排问题，即在有限的会议室资源下安排尽可能多的互不冲突的活动。首先，我们定义开始时间和结束时间两个关键数组。然后采用贪心算法的策略，按照活动结束时间进行排序，确保每次选择最早结束的活动，从而为后续活动留出更多时间。在具体实现中，使用标志数组来跟踪已安排的活动，并通过迭代选择兼容活动来完成最优安排。

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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】贪心算法五【贪心算法】贪心算法五

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每日一题-贪心算法当你踏上贪心算法的旅程，仿佛置身于一场智慧的盛宴，每一步都是对问题解决方案的审慎选择，每一次决策都是对最优解的向往。贪心算法以其简洁高效的特性，被广泛运用于解决各类优化问题，无论是在算法竞赛的舞台上，还是在实际工程的应用中，都展现着其独特的魅力。在这篇博客中，我将带领大家深入探索贪心算法的精髓，从经典问题到实际案例，一一呈现其妙不可言喻之处。透过习题讲解，我们将一同揭开贪心算法的神秘面纱，探寻其中的逻辑与技巧，希望能够为各位读者提供一份清晰的指南，助力你们在算法的海洋中航行无忧。

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【贪心算法】贪心算法七【贪心算法】贪心算法七

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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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✿༺小陈在拼命༻✿

贪心算法总结（4）贪心算法总结（4）

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【算法：贪心】：贪心算法介绍+基础题（四个步骤）；柠檬水找零（交换论证法）暑假马上就要留校学习算法了，现在先学习一下基本的算法打打基础。本篇要讲的是贪心算法的介绍，然后会讲两道基础的题目，用的贪心证明方法是：交换论证法。目前对贪心算法还是很感兴趣的，贪心没有固定的解法，遇到不会的，希望我可以把这种贪心算法搞清楚。

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山水CAD筑梦人

CAD中下料排版、套料——贪心算法和遗传算法优劣对比——c# 原材料 17: [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5] 剩余 5 米。原材料 15: [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5 ]剩余: 10 米。原材料 13: [10, 10, 10, 10, 10, 5 ]剩余: 0 米。原材料 14: [10, 10, 10, 10, 10, 5 ]剩余: 0 米。原材料 2: [11, 11, 11, 11, 11 ]剩余: 0 米。原材料 3: [11, 11, 11, 11, 11 ]剩余: 0 米。

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从动态规划到贪心算法：最长递增子序列问题的方法全解析最长递增子序列问题的方法全解析

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九、贪心算法学习2（代码随想录学习）代码随想录：贪心周总结代码随想录：贪心算法总结篇。

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无影无踪的青蛙

[Python] 位置相关的贪心算法-刷题+思路讲解版注: 所有题目名字为作者自己起的, 不与洛谷等网站的题有关联.

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贪心算法大礼包随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3。其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ，各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8)。在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。整个序列均为摆动序列，各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3)。

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橙留香mostarrain

从零开始的数据结构教程（六）贪心算法贪心算法通过局部最优选择追求全局最优解，适用于满足贪心选择性质、无后效性及子问题可合并条件的问题。本文以发糖果、区间调度和跳跃游戏为例，阐述了贪心算法的核心思想：发糖果问题采用双向贪心策略，先从左到右确保右侧高分孩子糖果更多，再从右到左处理左侧高分情况；区间调度问题按结束时间排序，优先选择最早结束的会议以最大化安排数量；跳跃游戏通过维护当前可达范围和下一步最远位置，判断能否到达终点或计算最少跳跃次数。与动态规划不同，贪心算法不存储子问题解，仅做不可撤回的局部最优选择。典型场景还包括硬币找零（标准面额

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Python学习算法系列（7）：动态规划与贪心算法动态规划：适用于具有最优子结构和子问题重叠的问题，通过存储子问题的解来避免重复计算，时间复杂度通常较高。贪心算法：适用于具有贪心选择性质的问题，通常能够以较低的时间复杂度求解问题，但不能保证得到最优解。动态规划与贪心算法的选择：在实际应用中，需要根据问题的具体性质选择合适的算法。📢下一篇 Python学习算法系列（8）：回溯算法与分治算法，敬请期待！🚀💡。

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皎味小行家

第二十七天|贪心算法| 理论基础，455.分发饼干，376. 摆动序列，53. 最大子序和针对以上情形，result 初始为 1（默认最右面有一个峰值），此时 curDiff <= 0 && preDiff > 0，那么 result++（计算了左面的峰值），最后得到的 result 就是 2（峰值个数为 2 即摆动序列长度为 2）如果 -2 1 在一起，计算起点的时候，一定是从 1 开始计算，因为负数只会拉低总和，这就是贪心贪的地方！这种写法，两个循环的顺序改变了，先遍历的饼干，在遍历的胃口，这是因为遍历顺序变了，我们是从小到大遍历。我的思路只是求差值然后用flag记录，但是也没做出来。

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