贪心算法

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GESP4级考试语法知识（贪心算法（六））寻找平面上的极大点代码最大连续序列和代码：

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算法日记 26-27day 贪心算法接下来的题目有些地方比较相似。需要注意多个条件。135. 分发糖果 - 力扣（LeetCode）n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。

✅DAY30 贪心算法 | 452. 用最少数量的箭引爆气球 | 435. 无重叠区间 | 763.划分字母区间解题思路：首先把原数组按左边界进行排序。然后比较[i-1]的右边界和[i]的左边界是否重叠，如果重叠，更新当前右边界为最小右边界和[i+1]的左边界判断是重叠。

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贪心算法day 06链接：. - 力扣（LeetCode）思路：计算每个字符个数如果是偶数个那么肯定可以组成回文串，如果是奇数个就会有一个无法组成回文串，但是在最中间还是可以有一个不是成队的字符这个字符就从多的奇数中随机取一个就好。这里使用模拟hash的方式来实现每个字符的计数。

蓝桥杯c++算法学习【3】之思维与贪心（重复字符串、翻硬币、乘积最大、皮亚诺曲线距离【难】：：：非常典型的必刷例题！！！）别忘了请点个赞+收藏+关注支持一下博主喵！！！关注博主，更多蓝桥杯nice题目静待更新:)【问题描述】

C++各类函数评点+详解#include <bits/stdc++.h>//#include <iostream> using namespace std;

深入解析贪心算法及其应用实例标题：深入解析贪心算法及其应用实例贪心算法（Greedy Algorithm）是一类简单、直观的算法设计策略，广泛应用于优化问题中。其基本思想是每一步都选择当前状态下最优的选择，即在每一步做出局部最优的决策，期望通过这些局部最优选择的叠加，最终达到全局最优解。贪心算法因其实现简单、效率高而广泛应用于许多经典问题的求解中。

GESP4级考试语法知识（贪心算法（四））整数区间1代码：整数区间2代码：

保研考研机试攻略（满分篇）：第二章——满分之路上（1）🍨🍨🍨高分篇的内容已经将机试可能涉及到的题型及考点都一一列举出来，并给大家提供了练习题目，帮助大家巩固基础加深理解。在大多数院校的机试中，学会高分篇的内容已经足够考到 90 分以上的成绩，题目不难的情况下甚至能拿到 100 分。在少数难度较大的院校也足够拿到 80 分左右的分数，如果你基础比较薄弱，建议掌握高分篇的内容就可以了。

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贪心算法理论贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下的最优决策的算法策略。它并不考虑整体的最优解是如何构成的，而是基于一种局部最优的选择原则，期望通过一系列局部最优的决策最终累积得到全局最优解。

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【121. 买卖股票的最佳时机】——贪心算法/动态规划简单给定一个数组 prices，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

动态规划与贪心算法：核心区别与实例分析动态规划和贪心算法是计算机科学中用于解决优化问题的两种著名方法。它们各自的思路和应用场景有显著的区别，理解这些区别对解决相关问题至关重要。本文将详细探讨这两种算法的最优子结构、解法策略、适用场景，并通过具体的代码示例加以说明。

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【贪心算法】——力扣763. 划分字母区间中等[相关标签] [相关企业]给你一个字符串 s。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段，同一字母最多出现在一个片段中。

DAY27|贪心算法Part01|LeetCode:455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 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。贪心算法并没有固定的套路，最难想的就在于如何通过局部最优去推出全局最优。在做一个题目的时候，靠自己手动模拟，如果模拟可行，就可以试一试贪心策略，如果不可行，可能需要动态规划。

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【跳跃游戏】——贪心算法中等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。

GESP4级考试语法知识（贪心算法（二））排队接水2代码：均分纸牌代码：删数问题代码1：删数问题代码2：

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贪心算法day05（k次取反后最大数组和田径赛马）目录1.k次取反后最大化的数组和2.按身高排序3.优势洗牌题目链接：. - 力扣（LeetCode）思路：