贪心算法

倒头就睡的小比特

贪心算法介绍贪心算法，或者说是贪心策略：企图用局部最优找出全局最优。把解决问题的过程分成若干步；解决每一步时，都选择“当前看起来最优的”解法；

数据结构与算法-第 3 章常用算法-贪心算法贪心算法在解决问题时，采取的是逐步选择当前状态下最优的选项（即局部最优解），并期望通过这些局部最优解得到全局最优解。在每一步中，贪心算法都会选择当前看起来最优的选择，不考虑未来的选择。并通过一系列局部最优的选择，最终达到全局最优解（虽然并非总是能得到最优解，贪心算法的有效性依赖于问题的特性）。

C语言/数据结构欧几里得算法题解：长方形切割最大正方形——贪心划分计数小明是城市规划局的一名实习生，最近他接到了一个有趣的任务：将一个长方形园区划分成若干个小正方形区域，每个区域用于不同的功能（如花园、游乐场、停车场等）。园区的长和宽都是整数，小明发现，每次划分时，他需要从园区中切出一个尽可能大的正方形，然后对剩余部分重复此过程，直到整个园区都被划分为正方形。

OpenTelemetry GenAI可观测性实战：串起模型、工具、Token与错误一个Agent用了四十多秒才返回“查询失败”，传统APM往往只能告诉你入口HTTP请求很慢。真正的问题可能藏在十几层调用里：第一次模型推理选错工具，搜索接口超时后被重试，第二次模型又带入过长历史，最后输出Token触发上限。若模型、工具和重试各写各的日志，排障只能凭时间戳拼图。

贪心算法介绍与示例贪心算法每次都取当前这一步里收益最大的选择，并且之后不再反悔。我用活动安排和分数背包两个能保证最优的例子，把选择规则和 Python 实现写出来。

Kubernetes--k8s---了解和使用 ServiceAccount在 Kubernetes 的权限体系中，ServiceAccount 是一个容易被忽视却至关重要的概念。很多人在 Pod 里调用 API Server 遇到 403 Forbidden 时，第一反应是“RBAC 配错了”，却往往忽略了更基础的一层：Pod 到底以什么身份在说话？这个“身份”就是 ServiceAccount。

870. 优势洗牌这道题有下标数组的使用，建议先做：按身高排序解析：按身高排序的解法给定两个长度相等的数组 n u m s 1 nums1 nums1 和 n u m s 2 nums2 nums2， n u m s 1 nums1 nums1 相对于 n u m s 2 nums2 nums2 的优势可以用满足 n u m s 1 [ i ] > n u m s 2 [ i ] nums1[i] > nums2[i] nums1[i]>nums2[i] 的索引 i i i 的数目来描述

C语言/数据结构贪心算法题解：字符串趋同——逐位统计最高频率求最小修改代价小明的学校正在举办一场“字符串趋同”游戏，每个班级需要将自己的字符串通过最少次数的字符修改操作变得完全相同。每位同学初始有一个由小写字母组成的字符串，每次操作可以选择任意一位同学，修改其字符串中的任意一个字符（可以改为任意小写字母）。但是每次修改的代价为1，不同位置的修改代价独立计算。

【贪心算法】LC 55.跳跃游戏本专栏文章为《LeetCode 热题 100》的刷题题解，相关内容如有侵权，立即删除。55. 跳跃游戏

【贪心算法】LC 763.划分字母区间本专栏文章为《LeetCode 热题 100》的刷题题解，相关内容如有侵权，立即删除。763.划分字母区间

离线二进制部署-Kubernetes-v1.36.4本文档是「离线二进制（手动）部署」的初始部署篇：在完全离线环境下，用原始二进制 + systemd 手工部署一套单控制面 K8s 集群（master1 运行 etcd + apiserver + controller-manager + scheduler，去污点可承载业务），再用 kubelet + kube-proxy 纳管工作节点，最后部署 Calico / CoreDNS / metrics-server。不使用 kubeadm：证书用 cfssl 手工签发，kubeconfig 手工生成，所有

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Kubernetes attributes processor v1：它对 EDOT Collector 意味着什么作者：来自 Elastic Christos Markou高效存储高基数指标，使用 time series data streams，并继续使用你的 Prometheus 和 PromQL 工作流。

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基于贪心算法的区间覆盖问题求解策略4区间覆盖问题是经典组合优化问题之一，其核心目标是在给定一组区间集合中，选择最少数量的区间，使得这些区间能够覆盖整个目标区间或指定范围。该问题在资源调度、任务分配、信号覆盖等领域具有广泛应用。贪心算法因其简洁性与高效性，成为解决此类问题的常用策略。

【leetcode】(七)前缀树和贪心算法何为前缀树？如何生成前缀树？比如["abc","bck","abd","ace"]，“ ”包围的就是从根节点出发走向的的路的名称，如果有就复用，如果没有就添加节点将路延续下去，其中节点是按照遍历集合生成路径的顺序命名的。如图所示：

买卖股票的最佳时机给定一个数组 pricespricesprices ，它的第 iii 个元素 prices[i]prices[i]prices[i] 表示一支给定股票第 iii 天的价格。

返回最大数给定一组非负整数 numsnumsnums，重新排列每个数的顺序（每个数不可拆分）使之组成一个最大整数

算法设计与分析：贪心与动态规划在算法设计与分析中，贪心算法（Greedy Algorithm）和动态规划（Dynamic Programming）是两种极为重要的求解策略。它们都用于解决最优化问题，但设计思路和适用条件截然不同。贪心算法通过每一步做出当前看起来最优的选择来逼近全局最优解，而动态规划则通过分解子问题并记录子问题结果来保证全局最优。理解两者的区别，是算法学习中的关键一步。

C语言/数据结构贪心算法题解：买卖股票的最佳时机——一次交易最大利润（O(n)时间O(1)空间）小明是一位股票交易员，他每天都会记录股票的价格。他发现，如果能够在价格最低时买入，在价格最高时卖出，就能获得最大利润。但是，他只能先买入再卖出，且最多只能完成一笔交易（即买入一次和卖出一次）。现在，他有一系列的历史价格记录，请你帮他计算出在这段时间内，他最多能获得多少利润。

数据结构和算法—Dijkstra和贪心算法贪心算法是一种思想，其核心思想在于每一步的决策，只考虑当前状态下的最优（局部最优），而不考虑对未来的影响，从而获取全局最优结果。它不会像动态规划法一样进行回溯。其应用逻辑的前提是局部最优可累积全局最优和最优子结构。贪心算法的优势在于时间复杂度低，整体考虑较少，逻辑简单，不需要处理中间子问题。所以其代码实现清晰简单、执行效率高。但其局限性也很明显，它只适合于前面提到的特定场景下的全局最优解的获取。

【Classic 150 刷题计划】 LeetCode 134. 加油站 | C++ 贪心算法与局部否决逻辑题目级别：中等在一条环路上有 n 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以按顺序绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1 。如果存在解，则保证它是唯一的。