前言

• 考过概率论，发过一场烧，兜兜转转又一月，轻舟已撞万重山，赶紧刷题

贪心算法理论基础

• 贪心的本质：局部最优→全局最优
• 无套路，常识性推导 + 举反例

455. 分发饼干 - 力扣（LeetCode）

• 先排序，局部最优：最大/小的饼干分给最大/小的小孩，秒了

• class Solution {
  public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {sort(g.begin(), g.end());sort(s.begin(), s.end());int j = s.size() - 1;int sum = 0;for(int i = g.size() - 1; i >= 0; i--){if(j >= 0 && s[j] >= g[i]){sum++;j--;}}return sum;}
  };

 376. 摆动序列 - 力扣（LeetCode）

• 情况一：上下坡中有平坡，取一边的差值等于0
  • 
• 情况二：数组首尾两端，取一个虚拟头，preDiff初始为1
  • 
• 情况三：单调坡中有平坡，遇到拐点再更新prediff
  • 

• class Solution {
  public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {if (nums.size() <= 1) return nums.size();int curDiff = 0; // 当前一对差值int preDiff = 0; // 前一对差值int result = 1;  // 记录峰值个数，序列默认序列最右边有一个峰值for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) {curDiff = nums[i + 1] - nums[i];// 出现峰值if ((preDiff <= 0 && curDiff > 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)) {result++;preDiff = curDiff; // 注意这里，只在摆动变化的时候更新prediff}}return result;}
  };

• // 题解来的代码，类似自己起初的思路（可惜自己用flag-1/1调不出来）
  class Solution {
  public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int res = 0;int reverse = 0; //初始不知道第一次会上坡还是下坡for(int i = 1; i < nums.size(); i++){if(nums[i-1]<nums[i] && reverse != 1){  // 这个≠很精髓res++;reverse = 1;//记录上坡了}else if(nums[i-1]>nums[i] && reverse != 2){res++;reverse = 2;//记录下坡了} }return res + 1; //res是两两比较得来的值，差一个边界值要+1}
  };

 53. 最大子数组和 - 力扣（LeetCode）

• 贪心思路：若连续和为负数，则从下一个数重新开始求连续和
• 注意：用result及时记录连续和的最大值（也可能是负的）
• 

• class Solution {
  public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {int result = INT32_MIN;int count = 0;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {count += nums[i];if (count > result) { // 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）result = count;}if (count <= 0) count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和}return result;}
  };

后言

• 第二题死磕太久了，蓝受，一下子就10点了，贪心第一次做好难想哦~