贪心算法

贪心算法分析与解决指南贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优（最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最优的算法思想。它不从整体最优上考虑，而是在局部做出最优决策，通过一系列局部最优的选择，期望达到全局最优解。

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2025 蓝桥杯C/C++国B 部分题解给定 nnn 个正整数 A1,A2,…,AnA_1, A_2, \ldots, A_nA1,A2,…,An，每次操作可以选择任意一个数翻倍。

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算法 - 贪心算法贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的，期望通过所做的局部最优选择来产生一个全局最优解。把问题分解为多个子问题，只要依次求出子问题的最优解，就能得到最终问题的最优解。即，只需要考虑局部最优，就能得到全局最优。

云平台托管集群：EKS、GKE、AKS 深度解析与选型指南-第四章目录专栏介绍作者与平台您将学到什么？学习特色引言：云原生时代的托管集群浪潮第四章：选型决策框架与实战场景分析

贪心算法学习跳跃游戏给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

贪心算法解析贪心算法（Greedy Algorithm）是一种局部最优导向全局最优的算法范式，其核心逻辑是：在每一步决策时，仅考虑当前状态下的最优选择，而不回溯或考虑未来影响

题解：P4447 [AHOI2018初中组] 分组小可可的学校信息组总共有 nnn 个队员，每个人都有一个实力值 aia_iai。现在，一年一度的编程大赛就要到了，小可可的学校获得了若干个参赛名额，教练决定把学校信息组的 nnn 个队员分成若干个小组去参加这场比赛。

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LeetCode 面试经典 150_数组/字符串_买卖股票的最佳时机（7_121_C++_简单）(贪心)给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

贪心算法Day6学习心得第一道：738. 单调递增的数字 - 力扣（LeetCode）这道题目暴力算法肯定是最容易想到的，先附上暴力的代码：

算法训练营day28 贪心算法②122.买卖股票的最佳时机II、55. 跳跃游戏、 45.跳跃游戏II 、1005.K次取反后最大化的数组和贪心算法第二篇博客！感觉这篇博客中的算法都很巧妙，需要动动脑筋（这道题可以遍历数组，如果不能遍历的话，就不能做了，需要注意的是：

初探贪心算法 -- 使用最少纸币组成指定金额python实现：运行结果：c++实现：

零基础数据结构与算法——第五章：高级算法-贪心算法-基础&示例贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。生活例子：

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【算法】贪心算法：最大数C++题目的链接，大家可以先试着去做一下再来看一下思路。179. 最大数 - 力扣（LeetCode）还是老样子，把题目读懂，画出有用信息。

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算法学习笔记：23.贪心算法之活动选择问题 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题活动选择问题是贪心算法的经典应用场景，其核心是在有限资源（如时间、空间）下，选择最多数量的互不冲突活动。无论是在算法竞赛、实际项目开发，还是考研计算机专业基础综合（408）中，活动选择问题及其变种都是高频考点。

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算法第23天|贪心算法：基础理论、分发饼干、摆动序列、最大子序和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。例如：一堆钞票，只能拿走10张，如何拿走最多的金额？：每次拿最大的（局部最优），最后就是拿走最多的金额（全局最优）

Kubernetes 资源管理全解析在当今的云计算时代，Kubernetes 作为容器编排的事实标准，被广泛应用于各类企业的集群管理中。服务的高可用性是企业关注的核心，而这不仅仅依赖于应用级别的配置和调度策略，节点的稳定性和资源管理的合理性同样起着至关重要的作用。节点的故障，尤其是由资源分配不当或超额分配引发的故障，往往会给整个集群带来严重的影响，甚至导致业务中断，造成巨大损失。

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【算法】贪心算法入门贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。其实就是希望局部最优能够推导全局最优的策略。

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第二十八天：贪心算法part02（第八章）1.买卖股票的最佳时机2122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣（LeetCode）思路：2.跳跃游戏

牛客周赛 Round 99赛时成绩如下：A. Round 99题目描述对于给定的五位整数，检查其中是否含有数字 99；换句话说，检查是否存在相邻的两个数位，其值均为。