贪心思想与例题的实现

帅气的东哥 2023-01-12 14:18:53

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贪心贪心的基本思想【例题】防晒（AcWing110）【例题】国王游戏（AcWing114）未完成题目【例题】给树染色（AcWing115）【练习】任务（AcWing127）贪心的基本思想贪心是一种在每次决策时采取当前意义下最优策略的算法。一般通过猜测得出策略之后，加以证明即可使用。通常的证明方法有以下几种：反证法邻项交换法（通过交换相邻两项，证明原决策比交换之后的决策更优）决策包容性范围扩展（证明任何对局部最优策略作用范围的扩展都不会造成整体结果变差）那我们直接来看几道例题吧。【例题】防

文章目录一、贪心算法基础知识1. 基本概念2. 基本思路3. 存在问题4. 适用问题5. 贪心选择性质与最优子结构性质6. 实现框架二、贪心算法与动态规划1. 举例分析1）0-1背包问题2）背包问题2. 贪心套路三、leetcode例题讲解贪心算法问题1. 贪心算法常规问题（1）常规问题455. 分发饼干1005. K 次取反后最大化的数组和860. 柠檬水找零2. 贪心算法进阶问题（1）序列问题376. 摆动序列738. 单调递增的数字（2）股票问题122. 买卖股票的最佳时机 II714. 买卖股票的最

贪心算法（Greedy Algorithm）是指在解决问题时，每次选择都采取当前状态下最优的决策（局部最优），无需回溯，直接推进到下一步，最终拼接出全局最优解。局部最优→全局最优，关键是验证「贪心选择性质」和「最优子结构」；适用场景：找零、活动选择、区间覆盖、哈夫曼编码、最小生成树（Prim/Kruskal）、最短路径（Dijkstra）等；解题步骤：① 分析问题，确定贪心策略；② 验证策略是否满足适用条件；③ 排序（常用步骤，方便选择最优）；④ 迭代选择局部最优，推进问题解决。

贪心算法总结一、算法思想贪心法的基本思路：从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。该算法存在问题： 1...

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