今日任务：
1.利用贪心解决每天利润问题
2.利用贪心覆盖范围解决跳跃问题
3.利用贪心覆盖范围解决跳跃II问题
1.利用贪心解决每天利润问题
这道题可以用贪心很简单的做出来，从图中可以发现，其实我们需要收集每天的正利润就可以，收集正利润的区间，就是股票买卖的区间，而我们只需要关注最终利润，不需要记录区间。
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int sum = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
sum += prices[i] - prices[i-1] > 0 ? prices[i] - prices[i-1] : 0;
}
return sum;
}
}
所以代码实现起来也非常的简单
2.利用贪心覆盖范围解决跳跃问题
贪心算法局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围），整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点。不一定非要明确一次究竟跳几步，每次取最大的跳跃步数，这个就是可以跳跃的覆盖范围。
class Solution {
public boolean canJump(int[] nums) {
if(nums.length == 1) return true;
int cover = 0;
for (int i = 0; i <= cover; i++) {
if(cover >= nums.length - 1) return true;
cover = Math.max(i + nums[i] , cover);
}
return false;
}
}
3.利用贪心覆盖范围解决跳跃II问题
这道跳跃II的问题和跳跃I的问题区别就在于前者是寻找最短的跳跃次数，而解题的关键就在于每次跳跃的区间内去寻找下一个跳跃的最大区间，直到到达终点，代码的实现呢需要有两个指针，cur指针用来指向当前的跳跃前的位置，next指针用来计算下次跳跃的最大距离（区间内跳的最远的距离）。
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
int cur = 0 , next = 0 , res = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
next = Math.max(next , nums[i] + i);
if(i == cur){
if(i < nums.length-1){
res++;
cur = next;
if(cur >= nums.length-1) break;
}else break;
}
}
return res;
}
}