#Java #贪心
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这周来到了贪心算法，简要概述：
贪心算法是一种在每个步骤中都采取最优解（即，在当前看来最好的解）的算法设计策略。它通常用于求解优化问题。这种方法不总是能得到全局最优解，但在很多情况下能产生接近最优的解决方案。
这里是一些贪心算法的关键特点和应用实例：
1. 局部最优选择：在每个决策点，算法选择当前情况下的最佳选项，而不考虑未来的结果。
2. 无回溯：一旦做出选择，算法就不会撤销或重新考虑这个决策。
3. 应用领域：贪心算法适用于任务调度、图算法（如最小生成树和最短路径问题）、压缩编码（如霍夫曼编码）等。
4. 效率和简单性：通常，贪心算法比其他更复杂的算法更快、更简单。
5. 局限性：不是所有问题都可以用贪心算法有效解决。在某些情况下，贪心选择可能阻止达到全局最优解。
6. 实例：一个典型的例子是找零问题，即用最少的硬币数量找零。在美国货币系统中，使用贪心策略（总是选择可能的最大面值硬币）可以得到最优解。
要有效地应用贪心算法，关键是正确识别问题是否适合使用这种策略，并理解它可能只提供近似解而不是最优解。
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假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
对每个孩子 i，都有一个胃口值?g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j]?。如果 s[j]?>= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。
如果没有想到贪心的思想，正常解答也很容易解出来：
class Solution {
public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
//贪心，先满足胃口最大的孩子
//先排序
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s); //都是从小到大升序排列
int endg = g.length -1;
int ends = s.length -1;
int count = 0;
while(ends>=0 && endg>=0){
if(s[ends] >= g[endg]){
count++;
ends--;
endg--;
}
else{
endg--;
}
}
return count;
}
}官解用的是for循环，我认为while循环更容易理解
思路都是一样的，只要就是把这两个数组进行排序，这样我们从最后开始遍历比较，以我们的饼干数组为准。
从最大的满足度和饼干大小开始，逐一向下遍历。用两个指针endg和ends分别指向g数组和s数组的末尾元素（最大值）。
如果当前最大的饼干ends可以满足当前最大的满足度endg（即s[ends]?>=?g[endg]），则意味着这个孩子可以被满足。此时，将计数器count增加1，并将两个指针都向前移动一位，以检查下一个孩子和饼干。
如果当前饼干不能满足当前孩子（即s[ends]?<?g[endg]），则只将endg指针向前移动一位，检查下一个较小的满足度，因为当前饼干无论如何都无法满足当前孩子。
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
例如，?[1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3)?是正负交替出现的。
[1, 4, 7, 2, 5]?和?[1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
class Solution {
public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) {
return 0;
}
if (nums.length == 1) {
return 1;
}
int maxCount = 1;
Integer prevDiff = null; // 使用Integer以便能存储null
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
int diff = nums[i] - nums[i - 1];
if (diff != 0) {
// 只在差值符号变化时增加maxCount
if (prevDiff == null || (diff > 0 && prevDiff < 0) || (diff < 0 && prevDiff > 0)) {
maxCount++;
prevDiff = diff;
}
}
}
return maxCount;
}
}
?最开始的一个想法是，把nums遍历计算，把得到的差放到另一个数组或者集合中，再用该数组或者集合进行遍历求解。
给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
子数组 是数组中的一个连续部分。
这道题利用前缀和来计算，非常简单：
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
//初始化为数组的第一个元素
int maxSum = nums[0];
int sum = 0;
for(int i = 0;i<nums.length;i++){
sum += nums[i];
sum = Math.max(sum,nums[i]);
maxSum = Math.max(maxSum,sum);
}
return maxSum;
}
}?
力扣评论：
?走完这一生?如果我和你在一起会变得更好，那我们就在一起，否则我就丢下你。?我回顾我最光辉的时刻就是和不同人在一起，变得更好的最长连续时刻~~
Fighting！