贪心算法

[MySQL] 表的增删查改（查询是重点）需要用到的文件在我的gitee中 tpoog的gitee下载完成之后进行全列插入的时候不需要指明要插入的列，但是插入的顺序要和表的顺序一致

第十六届蓝桥杯大赛软件赛省赛 C/C++ 大学B组由于官方没有公布题目的数据, 所以代码仅供参考1. 移动距离题目链接：P12130 [蓝桥杯 2025 省 B] 移动距离 - 洛谷

Leedcode刷题 | Day30_贪心算法04在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球，提供的输入是水平方向上，气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的，所以纵坐标并不重要，因此只要知道开始和结束的横坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。

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青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 16课题、贪心算法课题摘要: 贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最优的算法。贪心算法并不总是能得到最优解，但它在很多问题上都能得到较好的近似解，并且通常具有较高的效率。

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贪心算法之最小生成树问题贪心算法在每一步都选择局部最优的边，希望最终得到整体最优的生成树。常见的两种 MST 算法为 Kruskal 算法和 Prim 算法。这两者均满足贪心选择性质和最优子结构性质，即：

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贪心算法 day08（加油站+单调递增的数字+坏了的计算机）目录1.加油站2.单调递增的数字3.坏了的计算器链接：. - 力扣（LeetCode）思路：gas[index] - cost[index]，ret 表示的是在i位置开始循环时剩余的油量

蓝桥杯c ++笔记(含算法贪心+动态规划+dp+进制转化+便利等)+++小蓝在黑板上连续写下从 11 到 20232023 之间所有的整数，得到了一个数字序列： S=12345678910111213…20222023

【专题】贪心算法现在各大 oj 上有 n 个比赛，每个比赛的开始、结束的时间点是知道的。yyy 认为，参加越多的比赛，noip 就能考的越好。所以，他想知道他最多能参加几个比赛。

贪心算法：部分背包问题深度解析简介：该Java代码基于贪心算法实现了分数背包问题的求解，核心通过单位价值降序排序和分阶段装入策略实现最优解。首先对Product数组执行双重循环冒泡排序，按wm(价值/重量比)从高到低重新排列物品；随后分两阶段装入：循环完整装入单位价值最高的物品直至剩余容量不足，最后计算部分装入比例并累加残值。代码突出展现了贪心算法的"局部最优推导全局最优"特性，通过预排序确保每次选择当前最优物品，其O(n²)排序过程与线性装入流程共同构成算法主体，物品装入状态数组和DecimalFormat精度控制体现实用性。(注：

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数据结构刷题之贪心算法是一种在每个步骤中都选择当前最优解的算法设计策略。它通常用于解决优化问题，例如最小化成本或最大化收益。贪心算法的核心思想是：在每一步选择中，都做出局部最优的选择，希望最终能得到全局最优解。

【10】搭建k8s集群系列（二进制部署）之安装Dashboard和CoreDNS完整的yaml配置文件信息如下：访问地址：https://NodeIP:30001 创建service account并绑定默认cluster-admin管理员集群角色

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力扣1338 === 贪心算法解决数组减半问题目录问题分析方法思路：贪心算法步骤分解代码解释复杂度分析正确性证明示例验证边界情况总结要解决这个问题，我们需要找到最少需要删除的不同整数集合，使得剩余的元素个数不超过原数组的一半。以下是对该问题的详细分析和解决方案的逐步说明。

LeetCode406☞根据身高重建队列关联LeetCode题号406局部最优：优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性。

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跳跃游戏的最优解法——贪心算法的智慧与实践跳跃游戏是一类经典的算法题，既有趣又充满挑战，不仅能锻炼思维能力，还能直观展现贪心算法的核心思想。今天，我们从题目入手，拆解贪心算法的原理，用通俗易懂的方式解析为什么它能够成为跳跃游戏问题的最优解。

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贪心算法（16）（java）俄罗斯套娃信封问题题目：给你一个二维整数数组 envelopes ，其中 envelopes[i] = [wi, hi] ，表示第 i 个信封的宽度和高度。

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＜贪心算法＞前言：在主包还没有接触算法的时候，就常听人提起“贪心”，当时是layman，根本不知道说的是什么，以为很难呢，但去了解一下，发现也不过如此嘛（bushi)，还以为是什么高级东西呢（开个玩笑，本蒟蒻只会点基础的）。本篇以一道简单题引入，不懂算法也会哦

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贪心算法的使用条件贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优（局部最优）的策略，从而希望最终得到全局最优解的算法。其核心思想是：“目光短浅” 地选择当前最优解，不回溯、不瞻前顾后。

codeforces B. Large Array and Segments题目简述：给定一个长度为n的数组，以及两个整数k和p，该数组可以通过复制在增加长度，可以复制k次，我们最后要找到保证后缀和至少为p的首元结点的数量

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4.1最大子数组和（贪心算法、动态规划）本质：选择每一阶段的局部最优从而达到全局最优。对于本题来说，当每一阶段的和都取大于0，那么总体的和最大。所以我们可以用一个变量cnt来累加和，当加上nums[i]后cnt小于0时，就将前面的子数列抛弃，cnt清零，从i+1开始继续更新cnt。