搞定大厂算法面试之leetcode精讲4.贪心目录：1.开篇介绍2.时间空间复杂度3.动态规划4.贪心5.二分查找6.深度优先&广度优先7.双指针8.滑动窗口9.位运算10.递归&分治11剪枝&回溯12.堆13.单调栈14.排序算法15.链表16.set&map17.栈18.队列19.数组20.字符串21.树22.字典树23.并查集24.其他类型题什么是贪心算法贪心
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2024-07-08 15:39:59
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一、什么是贪心算法？去百度上搜索一下，它会给你提供下面一段话：贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。由此我们可以进行一个简单的总结：
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2024-01-02 11:50:47
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贪心算法代码实现python
在计算机科学中，贪心算法是一种常用的策略，适用于解决最优化问题。它通过在每一步选择当前状态下最好或最优的选择，以希望最终得出全局最优解。常见的应用场景包括最小生成树、最短路径问题以及活动选择问题等。本文将深入探讨贪心算法在Python中的实现，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
### 背景描述
贪心算法是一种简单而有效的算法设计思想
前言贪心算法或贪心思想，即采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的，从而使最后得到的结果是全局最优的。以下是我在leetcode上面做过的一些经典贪心算法类型题，在此将解题思路分享出来，如有不正确的地方欢迎指正。455.Assign cookies（Easy)题目描述有一群孩子和一堆饼干，每个孩子有一个饥饿度，每个饼干都有一个大小。每个孩子只能吃一个饼干，且只有饼干的大小不小于孩子的饥饿度时，这
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2023-12-01 13:15:42
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贪心算法和分治算法、动态规划算法、回溯算法都是一种编程思想，深入理解这些编程思想，我们也可以根据实际情况设计自己的算法。一 贪心算法原理贪心算法的原理比较简单，就是对问题求解的时候，每步都选择当前的最优解，然后已期望得到全局最优解。贪心算法的适用场景是每次选择是没有状态的，也就是不会对后面的步骤产生影响。二 贪心算法举例同样用老师课件中的两个例子：背包问题：假如我们有一个可以装100kg物品的背包
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2023-12-12 17:33:54
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目录贪心算法的基础知识分糖果 (LeetCode 455)摇摆序列(LeetCode 376)移除K个数字(LeetCode 402)跳跃游戏1 (LeetCode 55)跳跃游戏2 (LeetCode 45)射击气球(LeetCode 452)1. 贪心算法的基础知识贪心算法就是每次都贪心地选择当前最好的那个(局部最优解)，不去考虑以后的情况，而且选择了就不能够“反悔”了，如果原问题满足贪心选择
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2024-05-29 11:21:42
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贪心算法 分金条问题 会议室场次问题 花费资金做项目问题 取中位数问题 字典序最小问题 暴力递归 汉诺塔问题 打印字符串的全部子序列 打印字符串全排列（有重复） 打印字符串全排列（无重复） 数字转字符串 背包问题 纸牌问题 N皇后问题 分金条问题一块金条切成两半，是需要花费和长度数值一样的铜板的。比如长度为20的金 条，不管切成
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2023-10-05 22:30:03
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贪心算法▶ 贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。▶ 贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题.上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。（1）找零问题▶ 假设商店老板需要找零n元钱，钱币的面额有: 100元、50元、20元、5元、1元，如何找零使得所需钱币的数
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2023-10-08 08:56:59
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2023-12-05 07:14:57
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目录一：贪心算法的定义二：贪心问题的解题步骤三：贪心与动态规划四：贪心的例题一：贪心算法的定义贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。二：贪心问题的解题步骤1.
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2023-08-07 11:55:28
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9、实验八贪心算法解决背包问题实验内容使用重量贪心、价值贪心和价值密度贪心三种贪心准则，求解背包问题。 本次实验，自行设计输入提示、输入数据形式、结果输出样式，需要认真思考，都需要用户输入哪些基本数据、最终需要显示哪些结果信息，才能使用户根据结果提示，正确完成物品的全部存放过程。(本次实验报告批改时，这些都作为采分点)解题思路重量贪心：从剩下的物品中，选出可装入背包的重量最小的物品。 价值贪心：从
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2024-07-19 10:09:59
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目录贪心算法概念经典问题:部分背包时间复杂度优缺点适用场景 贪心算法概念贪婪算法（Greedy）的定义： 在每一步选中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望结果是全局最优的算法。贪婪算法：当下做局部最优判断，不能回退 （能回退的是回溯，最优+回退是动态规划）由于贪心算法的高效性以及所求得答
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2024-01-01 16:33:42
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这一周学习了贪心算法以下为总结：定义：求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解。注意：贪心算法不是从整体上考虑问题，只是在某种意义上的最优解，而问题的特性决定了可以使用这种方法，若某个问题可以使用多种算法，贪心算法应该是最好的选择之一，因为其时间和代码的复杂度都有优势。1，贪心算法的求解：候选集合A，解集合S，解决函数solution，选择函数se
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2024-01-10 14:53:03
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贪心算法又称贪婪算法，指的是在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是某种意义上的局部最优解。应用1、找零问题：假设商店老板需要找零n元钱，钱币的面额有：100元，50元，20元，5元，1元，如何找零使得钱币的数量最少思路：钱币数量最少，说明大面额的钱币数量要多一些，小面额的钱币数量要少一些。t = [100,50,20,5,1]
def ch
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2023-11-09 21:48:52
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贪心算法是一种自顶向下的算法思想，它通过局部最优的选择来实现全局最优的解决方案。贪心算法的底层逻辑和代码实现如下：确定问题的贪心策略：贪心策略是指在每个阶段选择最优解，从而实现全局最优解。将问题转换为贪心算法可解决的形式：将问题描述转化为一组数据，对这组数据进行排序。根据贪心策略进行选择：在每个阶段选择最优的解决方案，并将其添加到问题解决方案中。然后将问题转换为较小的子问题进行解决。重复步骤3，直
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2024-04-10 09:21:55
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# 贪心算法
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种简单而高效的问题求解算法，它在每一步都做出当前最优选择，而不考虑未来的后果。贪心算法通常在问题满足某些特定条件时有效，但并不一定能得到全局最优解。
## 基本思想
贪心算法的基本思想是通过局部最优选择来构造问题的最优解。算法每次都选择当前最优解，并将其加入到解集中，然后解决子问题。贪心算法的关键在于选择合适的贪心策略，即如何确定
原创
2023-07-31 22:52:58
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贪心算法（Greedy algorithm），又称贪婪算法。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，从而使得问题得到全局最优解。贪心的算法的设计就是要遵循某种规则，不断地选取当前最优解的算法设计方法。这节实验将会通过多个问题的来讲解贪心算法。贪心算法基本概念贪心算法与枚举法的不同之处在于每个子问题都选择最优的情况，然后向下继续进行，且不能回溯，枚举法是将所有情况都考虑然
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2023-08-19 22:49:01
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从问题的某一初始解出发；while 能朝给定总目标前进一步 do ,求出可行解的一个解元素；最后，由所有解元素组合成问题的一个可行解。 贪心法处理问题都很极端，容易过早做决定，只是得出一个解就行，因而没法达到最佳解。在某些方面可能最优，但是在绝大时候并不是很合适。 贪心法的好处在于容易设计和很多时能达到好的近似解。 背包问题用贪心算法思想的三种解决方法：public class Test {
p
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2023-06-12 10:44:18
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原理：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。特性：贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解，
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2024-07-19 15:32:24
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Prim与Dijistra算法有异曲同工之妙，只不过Dijistra是求最短路径，每次添加到集合中的是到固定起始点的最短距离，而Prim是求最小生成树，是整个图所有权重的最小和，每次添加到集合中的是到整个集合最短距离的点。Prim算法具体如下所示：1 #include <iostream>
2
3 using namespace std;
4
5 #define INF 1
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2023-06-21 22:21:11
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