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0/1背包问题的贪心算法的三个策略不一样，但实现的过程都是类似的，都是通过选择当前看上去最好的一个方案，在一定条件下，贪心算法是0/1背包问题的较好的算法，但不是所有0/1背包问题都可以通过贪心算法找到最优解，只能通过贪心算法求得局部最优解，而涉及到贪心无法解决的0/1背包问题，这时就要用动态规化等算法来解决。继续加油，学习更多有趣的算法！如有问题请指出，新手创作，如有帮助请给个赞！

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。指原问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择得到。即一个问题的最优解包含其子问题的最优解时。问题最优子结构性质是该问题是否可用贪心算法求解的关键）适合贪心算法具有的特征：优化问题。问题的求解可以划分为若干阶段。能够制定出最优量度标准。问题具有最优子结构性质。

该题也是运用了递归思想，只要找到其中递归关系，列出表达式，问题就会简单许多，类似的有神奇的图字序列，爱因斯坦的阶梯等等，都涉及到递归思想。

兔子觉得一个序列应该需要有一个命名，命名应该要与这个序列有关。由于兔子十分讨厌完全平方数，所以兔子开创了一个新的命名方式：这个序列中最大的不是完全平方数的数字就是他的名字。对于 50%的数据 n = 1 对于 100%的数据 1≤ n ≤ 1000,1 ≤ ai ≤ 1000 数据保证至少有一个非完全平方数。输出仅一行，表示这个序列的名字，也就是这个序列中最大的非完全平方数。第二行有 n 个整数 ai，表示序列中的 n 个数分别是多少。现在兔子有一个序列，想要知道这个序列的名字是什么。