贪心算法介绍
贪心算法：贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。
说实话贪心算法并没有固定的套路。
一般解题步骤
- 贪心算法一般分为如下四步：
① 将问题分解为若干个子问题
② 找出适合的贪心策略
③ 求解每一个子问题的最优解
④ 将局部最优解堆叠成全局最优解
455.分发饼干
局部最优就是找到大饼干喂胃口大的小孩 ，也可以是找到小饼干喂胃口小的小孩
- 错误写法：
我的思路是从大到小遍历饼干，如果当前饼干能满足当前孩子，那么继续；如果不能，一定要找到第一个能被这块饼干满足的孩子。
class Solution {public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {if(s.length == 0) return 0;Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);//思路是，把从小到大的饼干先分配了？还是从大到小//局部最优就是浪费最少的饼干差 min(s[j]-g[i])int i = g.length-1;int sum = 0;for(int j = s.length-1; j >= 0; j--) {if(i>=0 && s[j] >= g[i]) {sum++;i--;} else {while(i>=0 && s[j]<g[i]) {i--;}if(i<0) break;sum++;}}return sum;}
}
为什么错呢？可以看示例解答，遍历饼干的话，[1,1]两个元素同时能满足 [1,2,3]中的第一个，所以记为了2，但实际上答案是1。只需修改一句话，就变成正确的了。
- 写法2：
不遍历饼干了，遍历孩子。
376. 摆动序列
首先，没有理解题意，题目是要求删除元素的
遇到摆动（峰值）结果就++，遇到坡度上的值/平坡上的值，就不++。
遍历到i元素的时候，prediff=nums[i]-nums[i-1]，curdiff=nums[i+1]-nums[i]，当prediff*curdiff<0，那么就++。
但是有几种特殊情况 ①平坡(有摆动、无摆动)，②首尾元素（不遍历最后一个元素，默认它有一个摆动）对于首元素，可以添加一个prediff 也就是虚拟的nums[-1] = nums[0]
局部最优：删除单调坡度上的节点（不包括单调坡度两端的节点），那么这个坡度就可以有两个局部峰值。
整体最优：整个序列有最多的局部峰值，从而达到最长摆动序列。
class Solution {public int wiggleMaxLength(int[] nums) {if(nums.length < 1) return nums.length;int curdiff=0,prediff=0,count=1;for(int i=1; i<nums.length; i++) {// prediff=nums[i]-nums[i-1]; 不需要curdiff=nums[i]-nums[i-1];if(prediff<=0&&curdiff>0 || prediff>=0&&curdiff<0) {count++;prediff = curdiff;}}return count;}
}53. 最大子序和
一定要想到暴力法：两层for循环
分析：
连续和+nums[i]，如果连续和为负数，nums[i]为正数，不如直接抛弃连续和。只要连续和不是负数，都对后续的和起到一个增加作用。
class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {if(nums.length == 1) return nums[0];int count=0, res=Integer.MIN_VALUE;for(int i=0; i<nums.length; i++) {if(count < 0) {count = nums[i];} else {count += nums[i];}res = count>res?count:res;}return res;}
}
