122.买卖股票的最佳时机 II

初始思路：

        这道题解题的时候比较像在找规律，发现只要计算这个过程中的两数之差然后相加即可。

题解复盘：

        可以更加清晰的发现如何从题意中获得贪心的思路。

        如何贪心：局部最优：收集每天的正利润，全局最优：求得最大利润。

        

// 贪心思路
class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int result = 0;for (int i = 1; i < prices.length; i++) {result += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0);}return result;}
}

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55.跳跃游戏

初始思路：

        感觉在这个过程中只要每一个数都大于等于1的话是一定可以到达最后一个格子的，关键在于对出现0格子的处理，难以处理。

题解复盘：

        怎么跳跃不重要，关键在于覆盖范围。

        贪心算法局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围），整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点。

        覆盖范围 = i+nums[i].

        i 每次移动只能在 cover 的范围内移动，每移动一个元素，cover 得到该元素数值（新的覆盖范围）的补充，让 i 继续移动下去。 

class Solution {public boolean canJump(int[] nums) {int cover = 0;if(nums.length==1){return true;}for(int i = 0;i<=cover;i++){cover = Math.max(cover,i+nums[i]);if(cover >= nums.length-1){return true;}}return false;}
}

        注意for循环中一定是cover而不是nums.length！ 

        不然对于这种情况，i就会遍历到数组的最后一个元素4，此时i+nums[i] = 8也大于等于nums.length-1，之前对于结果的输出限制就不起作用了。

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45.跳跃游戏||

初始思路&&题解复盘：

        不得不说这个思路是真的挺难想的;

        贪心的思路，局部最优：当前可移动距离尽可能多走，如果还没到终点，步数再加一。整体最优：一步尽可能多走，从而达到最少步数。

        要从覆盖范围出发，不管怎么跳，覆盖范围内一定是可以跳到的，以最小的步数增加覆盖范围，覆盖范围一旦覆盖了终点，得到的就是最少步数！

        具体实现就是在当前覆盖范围走到尽头时，如果还没有走到终点，就更新下一个覆盖范围，并且更新result，如果走到终点就进行一个break。

class Solution {public int jump(int[] nums) {if(nums.length==1){return 0;}int cover = 0;int next = 0;int count = 0;for(int i = 0;i<nums.length;i++){next= Math.max(next,i+nums[i]);if(cover>=nums.length-1){break;}if(i==cover){if(cover<nums.length-1){count++;cover = next;}}}return count;}
}