算法笔记-贪心1

算法笔记-贪心

  • 什么是贪心算法
    • 分配饼干例题
    • 理解二
  • 分割字符串
  • 最优装箱
  • 整数配对
  • 最大组合整数
  • 分配区间问题
  • 买股票的最佳时机
  • 区间选点 问题

什么是贪心算法

分配饼干例题

//贪心算法
//保证局部最优,从而使最后得到的结果是全局最优的
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 1001;
int main()
{int fin(int a[], int b[]);int n, m;//n表示的是孩子的饥饿数,m表示的是饼干int a[N], b[N];for (int i = 0; i < n; i++){cin >> a[i];}for (int j = 0; j < m; j++){cin >> b[j];}sort(a, a + n);//都需要进行排序sort(b, b + m);  printf("%d\n", find(a, b));//找到可以吃饱的孩子的数目  }
int find(int*a, int*b)  
{int a1= 0;//能吃饱孩子的数目  int b1 = 0;//饼干的下标  while (a1 < a.length() && b1 < b.length())  {if (a[a1] <= b[b1++]) a1++;  }return a1;  }

理解二

  1. 当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性。
    运用贪心策略在每一次转化时都取得了最优解。问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法求解的关键特征。贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响。贪心算法对每个子问题的解决方案都做出选择,不能回退。

    1. 贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据,他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时,就不把该数据添加到部分解中,直到把所有数据枚举完,或者不能再添加算法停止。

3.实际上,贪心算法适用的情况很少。一般对一个问题分析是否适用于贪心算法,可以先选择该问题下的几个实 际数据进行分析,就可以做出判断。

4.当发现一个问题的解决只需要考虑最优子结构的问题即可,即每一步最优,不需要考虑整体,而这时就可以用我们的贪心算法来解决问题。

例子(局部——》整体)
选择排序
在这里插入图片描述

分割字符串

分割平衡字符串

大佬思路
class Solution {
public:int balancedStringSplit(string s) {int balance =0;  int count =0;    for(int i =0;i<s.size();i++){    if(s[i

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