贪心算法

C语言应用实例：硕鼠游戏，田忌赛马，搬桌子，活动选择（贪心算法）小老鼠准备了 M 磅的猫粮，准备去和看守仓库的猫做交易，因为仓库里有小老鼠喜欢吃的五香豆。仓库有 N 个房间；第 i 个房间有 J[i] 磅的五香豆，并且需要用 F[i] 磅的猫粮去交换；老鼠不必交换该房间所有的五香豆，换句话说，它可以用 F[i]∗a% 磅的猫粮去换取 J[i]∗a% 磅的五香豆，其中 a 是一个实数。

力扣第 474 场周赛Q1. 找出缺失的元素给你一个整数数组 nums ，数组由若干互不相同的整数组成。数组 nums 原本包含了某个范围内的所有整数。但现在，其中可能缺失部分整数。

leetcode 860 柠檬水找零可以采用哈希表+模拟来解决这个问题，哈希表用于记录手中5、10面额的钱的数量，模拟这个结账的过程。（1）hash向量用于记录手中5、10面额的钱的数量，用于模拟哈希表，由于只需要记录两种面额钱的出现次数，所以将长度初始化为3，元素为0；

2025_11_5_刷题刷题这件事搁置了很久了，终于决定逼自己一把了。我知道刷题太重要了，近期一直在看数据结构，其实很早就开始看了，6月-11月一直在学，当然之间还搞了杂七杂八的东西。刷题这件事一直时断时续。11月本来想开始，无奈学校作业太多，一直到今天。今天开始，我要发力了，我相信自己都能兼顾到。。。数据结构的复习也已进行了大半了，此时刷算法题刻不容缓。。。

C++ 贪心算法（Greedy Algorithm）详解：从思想到实战贪心算法是一种在每一步决策中都采取当前 "当前最优" 选择的算法思想，它通过局部局部最优解来期望获得全局最优解。尽管并非所有问题都适用，但在具有贪心选择性质和最优子结构的问题中，贪心算法能以极高的效率（通常是线性或线性对数级）给出最优解。本文将从贪心算法的核心思想出发，结合 C++ 实现，解析其适用场景、设计策略及经典应用。

在等晚安么

力扣面试经典150题打卡大致思路举例:nums=[3,2,1,0,4]看图理解代码的意思,当i的值小于mx的值的时候,这个地方就到不了

K8S 安装部署文档系统整体运行正常，资源充足。Kubernetes相关工具已安装，但minikube目前未运行，没有活跃的Kubernetes集群。磁盘使用率较高(74%)，建议关注空间使用情况。

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贪心算法 with Gemini让我们从贪心算法最核心、最迷人也最危险的一句话开始：“每一步，都做出当下看起来最优的选择。”这句话听起来非常直接，甚至有点短视。它意味着我们不需要深谋远虑，不需要预知未来，只需要关注眼前，做出一个“局部最优”的决策。

再卷也是菜

算法基础篇（8）贪心算法贪心算法，或者说是贪心策略，就是企图用局部最优找出全局最优。1.把解决问题的过程分为若干步2.解决每一步时，都选择"当前看起来最优的"解法

Miraitowa_cheems

LeetCode算法日记 - Day 84: 乘积为正数的最长子数组长度目录1. 乘积为正数的最长子数组长度1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现https://leetcode.cn/problems/maximum-length-of-subarray-with-positive-product/description/

爱敲代码的TOM

算法学习笔记-贪心算法总结贪心算法是大厂笔试面试最常考算法之一，其算法思想大概为保证每一步的操作都是局部最优的，从而使得最后得到的结果是全局最优的。贪心问题没有固定模板，是一种算法思想，不过我想我们仍然可以通过刷题总结一些用贪心算法解题的套路。

自在极意功。

贪心算法深度解析：从理论到实战的完整指南import java.util.Arrays;/** * 零钱兑换问题的贪心算法实现 * 注意：贪心算法在零钱兑换问题中并不总是能得到最优解 * 只有在硬币面额满足特定条件时才适用 */ public class CoinChange { /** * 零钱兑换的贪心算法实现 * @param coins 可用的硬币面额 * @param amount 目标金额 * @return 最少硬币数量，如果无法凑出返回-1 * @throws IllegalArgumentException 当参数不合法时抛出

小邓儿◑.◑

贪心算法 | 每周8题（三）目录0.引言1.例题详解1.1分糖果问题1.2跳跃游戏 II1.3单调递增的数字1.4加油站1.5坏了的计算器

LeetCode——Hot 100【电话号码的字母组合】题目：电话号码的字母组合给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合（答案可以按任意顺序返回）。数字到字母的映射与电话按键相同（如 2 对应 abc，3 对应 def 等）。

贪心算法1什么是贪心算法？贪心 = 鼠目寸光（形象描述 “局部最优” 的特点）。贪心算法的核心逻辑：将解决问题的过程拆分为多个子步骤，每一步都选择当前视角下的最优解，“希望” 通过局部最优推导全局最优。

算法题——贪心算法将饼干和胃口都排序，让小的饼干优先喂给胃口小的，这样能满足的孩子最多用count记录出现摆动序列的个数，起始有一个，用prediff记录上一次非0差值的符号，每次判断符号是否相同，若不同则count+1，同时更新prediff

学会“做减法”之--用户体验优化第一句“做减法比做加法难，要保障用户随便点点都是快乐的”，点明了用户体验设计的本质矛盾——加法是堆砌功能的“简单粗暴”，减法却是对需求的深度洞察与克制。它强调用户体验的终极目标是“快乐感”，这种快乐来自于操作的流畅、选择的清晰，而不是功能的堆砌。要做到这一点，需要反复推敲哪些功能是用户真正需要的，哪些是冗余的，这个取舍过程远比单纯增加功能复杂。

铭哥的编程日记

贪心算法精选30道编程题 (附有图解和源码)Leedcode链接代码如下（示例）：Leedcode链接代码如下（示例）：Leedcode链接代码如下（示例）：

运动控制教学——5分钟学会PRM算法！认真读完，相信我，你会收获无穷！PRM（Probabilistic Roadmap，概率路径图）是一种基于采样的路径规划算法，专门用于解决高维空间中的运动规划问题。