40講系列7 貪心演算法

貪心（greedy）演算法：在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。

由於貪心演算法每一次操作都需要取最大值或最小值，所以通常需要對陣列排序。

適用greedy 的場景：

問題能夠分成子問題來解決，子問題的最優解能遞推到最終問題的最優解。 如果不能使用貪心演算法，只需要舉出反例即可。

貪心選擇性質的證明（利用反證法，證明貪心演算法的正確性）：

貪心演算法為a，最優演算法為o；如果證明過程中發現a完全能替代o，且不影響求出最優解，則出現矛盾。

貪心演算法與動態規劃的不同：

貪心對每個子問題的解決方案都作出選擇，不能回退。動態規劃則會儲存以前的運算結果，並根據以前的結果對當前進行選擇，有回退功能。

方法1：貪心（針對此問題的特殊解法，因為一天可以買賣無數次），一次遍歷，只要只要後一天比前一天大 就在今天**然後明天賣出（時間複雜度：o(n)）

class

solution 
}return
res;
}}

方法2：dp（解決**問題的通用方法）------（時間複雜度：o(n)）

class

solution 
return dp[n - 1][0];
*//**
* 空間壓縮 , 每一天的狀態只與前一天的狀態有關，
*/int n =prices.length;
int dp0 = 0, dp1 = -prices[0];
for (int i = 1; i < n; i++) 
return
dp0;
}}

第一組：leetcode455. 分發餅乾、leetcode392. 判斷子串行

第二組（貪心演算法與動態規劃）：leetcode435. 無重疊區間

貪心演算法精講

一 貪心演算法的基本概念當乙個問題具有最優子結構性質時，我們會想到用動態規劃法去解它。但有時會有更簡單有效的演算法。我們來看乙個找硬幣的例子。假設有四種硬幣，它們的面值分別為二角五分 一角 五分和一分。現在要找給某顧客六角三分錢。這時，我們會不假思索地拿出2個二角五分的硬幣，1個一角的硬幣和3個一分...

總結 貪心演算法 本週小結！（貪心演算法系列四）

在貪心演算法 用最少數量的箭引爆氣球中，我們開始講解了重疊區間問題，用最少的弓箭射爆所有氣球，其本質就是找到最大的重疊區間。按照左邊界經行排序後，如果氣球重疊了，重疊氣球中右邊邊界的最小值 之前的區間一定需要乙個弓箭 如圖 模擬射氣球的過程，很多同學真的要去模擬了，實時把氣球從陣列中移走，這麼寫的話...

演算法40講

找女朋友問題 如果能夠後悔 o n 如果不能後悔 priority queue 乙個任務的密度 重要程度 完成時間 始終完成最緊迫的工作 kelly formula 凱利公式 game theory 博弈論 五個 的模板 手寫 1 遞迴的終止條件 遞迴 defrecurison level,para...