贪心算法

GESP2025年12月认证C++五级真题与解析（编程题2 （相等序列））在数字王国里，住着 n 个数字小精灵：数字国王说：👑“太乱了！我要你们全部变成一样的数字！”

贪心（四）——拟阵算法设计与分析国科大本文涉及的算法内容不多，只围绕一个问题——贪心算法在是什么时候可以得到最优解（或者近似解）进行讨论。贪心策略解决的是一类子集优化问题，其通用框架为：

LeetCode121/55/45/763 贪心算法理论与经典题解析目录一、贪心算法核心理论1. 什么是贪心算法？2. 适用条件3. 贪心算法步骤4. 优缺点5. LeetCode典型应用场景

GESP2025年12月认证C++五级真题与解析（判断题1-10）数组和链表都是线性表。链表的优点是插入删除不需要移动元素，并且能随机查找。想象你在图书馆 📚：数组： 👉 一本书页码清楚，第 100 页“啪”一下就翻到

贪心算法专题(十三)：画地为牢的艺术——「划分字母区间」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到贪心算法专题第十三篇！题目给你一个字符串，让你把它切成尽可能多的片段。硬性要求：同一个字母只能出现在一个片段里。这意味着：如果第一段里有了 'a'，那么字符串里剩下的所有 'a' 都必须被关在第一段里，决不能跑出去。

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贪心算法专题(十)：维度权衡的艺术——「根据身高重建队列」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到贪心算法专题第十篇！想象一下，一群人排队，每个人都知道自己的身高 h，也知道排在自己前面且身高大于或等于自己的人数 k。

贪心（一）——从动态规划到贪心算法设计与分析国科大对于图中，我们要选择一组时间不冲突的集合，使其收益最大化。该问题可以由之前讲过的动态规划求解直接求解 n 个活动的问题是比较复杂的，因此将解决过程转化为 “决策序列”（每一步决定是否选择某个活动）。假设已得到最优解，第一个决策聚焦于最后一个活动是否被选择：

贪心算法专题(十五)：借位与填充的智慧——「单调递增的数字」哈喽各位，我是前端L。欢迎来到贪心算法专题第十五篇！这道题非常有意思，有点像小学数学里的“借位减法”。题目要求：给定一个非负整数 N，找出小于或等于 N 的最大整数，且该整数的每一位数字必须是单调递增的（即 1234 可以，132 不行）。

贪心算法专题(十四)：万流归宗——「合并区间」哈喽各位，我是前端L。欢迎来到贪心算法专题第十四篇！题目很简单：给你一堆乱序的区间，比如 [1,3], [8,10], [2,6], [15,18]。

常见数据结构及算法掌握数据结构是应用算法的基础，以下是一些核心结构及其典型应用场景：栈与队列：栈用于深度优先搜索、括号匹配；队列用于广度优先搜索、滑动窗口。

常见排序模板（冒泡排序，希尔排序，堆排序，归并排序，快速排序）更多算法模板见 github :https://github.com/surtr1/Algorithm/tree/main/BasicAlgorithm/Sort 持续更新中。。。

无尽的罚坐人生

hot 100 128. 最长连续序列给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

贪心算法专题(五)：覆盖范围的艺术——「跳跃游戏」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到贪心算法专题第五篇！想象一下，你站在一个长长的走廊里，地面上标着数字。每个数字代表你在当前位置最多能向前跳几步（你可以跳满，也可以只跳一步）。你的目标很简单：判断你能否从起点一直跳到终点？

贪心算法专题(六)：步步为营的极速狂飙——「跳跃游戏 II」哈喽各位，我是前端小L。欢迎来到贪心算法专题第六篇！这道题是跳跃游戏的进阶版。想象一下，你还是要从起点跳到终点，但这次我们要比拼速度（步数）。关键在于：什么时候进行“下一次跳跃”？

小李小李快乐不已

贪心算法理论基础**贪心算法（Greedy Algorithm）**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全局最好或最优的算法策略。

题目 3330: 蓝桥杯2025年第十六届省赛真题-01 串蓝桥杯省赛的算法题往往兼具“思维性”和“实战性”，2025年第十六届省赛的「01串」问题就是典型——看似简单的统计问题，暗藏对大数处理和数学规律的考察。本文会从题意拆解、核心思路、代码解析到优化细节，带你彻底吃透这道题。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）基于M-LLM的高效视频理解视频帧选择论文题目：M-LLM Based Video Frame Selection for Efficient Video Understanding（基于M-LLM的高效视频理解视频帧选择）

贪心算法解决找零钱问题贪心算法是算法设计中的三大核心思想（贪心、动态规划、回溯）之一，核心逻辑是 “每次都做当前看起来最优的选择，最终期望得到全局最优解”。它不像回溯法那样暴力搜索所有可能，也不像动态规划那样依赖子问题的重叠性，而是通过 “局部最优决策” 快速逼近全局最优，效率通常很高（大多是 O (n) 或 O (nlogn)）。

【每日算法】LeetCode 763. 划分字母区间(贪心算法)对前端开发者而言，学习算法绝非为了“炫技”。它是你从“页面构建者”迈向“复杂系统设计者”的关键阶梯。它将你的编码能力从“实现功能”提升到“设计优雅、高效解决方案”的层面。从现在开始，每天投入一小段时间，结合前端场景去理解和练习，你将会感受到自身技术视野和问题解决能力的质的飞跃。------ 算法：资深前端开发者的进阶引擎