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;
    }
}