代码随想录算法训练营第二十七天|贪心算法理论基础，455.分发饼干，376. 摆动序列，53. 最大子序和

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贪心算法理论基础
445.分发饼干
[376. 摆动序列](#376. 摆动序列)
[53. 最大子序和](#53. 最大子序和)

贪心算法理论基础

视频链接： 贪心算法理论基础！

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。

445.分发饼干

题目链接： 455.分发饼干
题目内容： 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。
视频链接： 贪心算法，你想先喂哪个小孩？| LeetCode：455.分发饼干

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class Solution:
    def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:
        g.sort()
        s.sort()
        index=len(s)-1
        result=0 #满足孩子的数量
        for i in range(len(g)-1,-1,-1):
            if index>=0 and s[index]>=g[i]:
                result+=1
                index-=1
        return result

376. 摆动序列

题目链接： 376. 摆动序列
题目内容： 如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个摆动序列，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。子序列可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为摆动序列的最长子序列的长度。
视频链接： 贪心算法，寻找摆动有细节！| LeetCode：376.摆动序列

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class Solution:
    def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
        if len(nums) <= 1:
            return len(nums)
        prediff=0
        curdiff=0
        result=1
        for i in range(len(nums)-1):
            curdiff=nums[i+1]-nums[i]
            if (prediff<=0 and curdiff>0) or (prediff>=0 and curdiff<0):
                result+=1
                prediff=curdiff
        return result

53. 最大子序和

题目链接： 53.最大子序和
题目内容： 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。
视频链接： 贪心算法的巧妙需要慢慢体会！LeetCode：53. 最大子序和

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class Solution:
    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        result=float('-inf')
        count=0
        for i in range(len(nums)):
            count+=nums[i]
            if count>result:
                result=count
            if count<=0:
                count=0
        return result