动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解将由上一次子问题的解推出。使用动态规划来解题只需要多项式时间复杂度，因此它比回溯法、暴力法等要快许多。 首先，我们要找到某个状态的最优解，然后在它的帮助下，找到下一个状态的最优解。
贪心算法又称贪婪算法，是一种常见的算法思想。贪心算法的优点是效率高，实现较为简单，缺点是可能得不到最优解。
贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。贪心算法的基本步骤通常包括以下几个：
贪心算法（Greedy Algorithm）的基本思想是，在每一步中都选择局部最优的解，最终得到全局最优解。也就是说，贪心算法是在一定的约束条件下，逐步地构建问题的解，通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效，但有时可能会得到次优解或者无解。因此，在应用贪心算法时，需要注意问题的约束条件和性质，以及选取合适的贪心策略。
但是，当我们只有1张50的和3张20的时候，money定位60块钱就会出现问题。 会提示找不开，这种情况下我们使用贪心算法得到的答案就不是最优解，因为我们一直在尝试用最大的纸币来尽可能的使用最少的张数来解决问题。这就不是最优的。
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。
所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最优解。也就是说，不 从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是， 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性 （即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。） 所以，对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。
最近我们开始练习贪心算法的题目，昨天因为卡在其中一道简单级别的题目上没能更新，今天补更，正好也借着卡的点分享下经验。关于贪心算法的介绍，如果想回顾，可以点上篇来看。
LeetCode 每月都会搞每日一题活动，昨天的题目是贪心算法类型，折腾好久才做出来，索性今天就围绕贪心算法多看几道。
在贪心算法：买卖股票的最佳时机II中，讲到只能多次买卖一支股票，如何获取最大利润。
前面发过 几个视频，也算是对视频剪辑入了个门。像我这种非专业剪辑玩家，不做什么宏大特效电影镜头，只是做个视频教程，其实也没啥难度，只需要把视频剪流畅，所以用到最多的功能就是切割功能，然后删除和拼接视频片接。
东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
四、假定有一组活动，我们需要将它们安排到一些教室，任意活动都可以在任意教室进行。我们希望使用最少的教室完成所有活动。设计一个高效的贪心算法求每个活动应该在哪个教室进行。(这个问题称为区间图着色问题(interval-graph color problem)。我们可以构造一个区间图，顶点表示给定的活动，边连接不兼容的活动。要求用最少的颜色对顶点进行着色，使得所有相邻顶点颜色均不相同——这与使用最少的教室完成所有活动的问题是对应的。)如果要写代码，请用go语言。
贪心算法可以理解为一种特殊的动态规划为题，拥有一些更加特殊的性质，可以进一步降低动态规划算法的时间复杂度。
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。希望贪心算法得到的最终结果是整体最优的。贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。 在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
趣味算法（第二版）读书笔记： day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法基础|贪心算法基础 day6.算法基础||哈夫曼树 day7.算法基础||堆栈和队列 day8.算法基础||动态规划 day9.算法基础|分治策略 后续补充完善
对于非专业剪辑玩家，不做什么宏大特效电影镜头，只是做个视频教程，其实也没啥难度，只需要把视频剪流畅，所以用到最多的功能就是切割功能，然后删除和拼接视频片接。 没有剪过视频的读者可能不知道，在常用的剪辑软件中视频被切割成若干片段之后，每个片段都可以还原成原始视频。 就比如一个 10 秒的视频，在中间切一刀剪成两个 5 秒的视频，这两个五秒的视频各自都可以还原成 10 秒的原视频。就好像蚯蚓，把自己切成 4 段就能搓麻，把自己切成 11 段就可以凑一个足球队。 剪视频时，每个视频片段都可以抽象成了一个个区间
本文在写作过程中参考了大量资料，不能一一列举，还请见谅。 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。 解题的一般步骤是： 1.建立数学模型来描述问题； 2.把求解的问题分成若干个子问题； 3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解； 4.把子问题的局部最
作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。前面文章，点击下面链接
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。
动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法思想，它通过将问题划分为若干个子问题，并保存子问题的解来求解原问题的方法。动态规划的特点包括以下几个方面：
什么是贪心算法呢？贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法需要满足更多的条件（贪心选择性质），但是效率比动态规划要高。
比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间，如果能使用动态规划消除重叠子问题，就可以降到多项式级别的时间，如果满足贪心选择性质，那么可以进一步降低时间复杂度，达到线性级别的。
上篇一文学会动态规划解题技巧 被不少号转载了，其中发现有一位读者提了一个疑惑，在求三角形最短路径和时，能否用贪心算法求解。所以本文打算对贪心算法进行简单地介绍，介绍完之后我们再来看看是否这道三角形最短路径问题能用贪心算法来求解。
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
http://blog.csdn.net/xywlpo/article/details/6439048
放了大半年假的我如今开学了，说实话在屋里呆久了还不太愿意来学校。待了两天了，还是觉得屋里安逸，舍不得离开。不过来了学校自己不会像在家里那么懒惰了，每天打卡鞭策自己努力前行，早日达到毕业条件。
所谓贪心算法是指，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，他所做出的仅是在某种意义上的 局部最优解 。
前言 贪心是人类自带的能力，贪心算法是在贪心决策上进行统筹规划的统称。 比如一道常见的算法笔试题----跳一跳： 有n个盒子排成一行，每个盒子上面有一个数字a[i]，表示最多能向右跳a[i]个盒子;
分而治之是一种常见的算法设计，它的思路是把问题分解为与原始问题相似的较小子问题。通常以递归方式解决子问题，并结合子问题的解决方案来解决原始问题。
假如存在下面需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区，如何选择最少的广播台，让所有地区都可以接收到信号？
现有面值为c1,c2,c3,…,cm的m种硬币，求支付n元时所需硬币的最少枚数。各面值的硬币可以使用任意次
我们自然而然能产生一种解法：尽可能的往右跳，看最后是否能到达。 本文即是对这种贪心决策的介绍。
老师想给孩子们分发糖果，有N个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。 “计划”的主要目的： 1、想通过这样的方式监督自己更
笔者之前也断断续续写过几篇javascript数据结构和算法的文章,之所以要写,是因为它们很重要。在前端的职业生涯中我们会遇到很多选择,走向不同的方向,但是唯一不变的,就是技术思维。
在前面的文章中（js算法初窥02（排序算法02-归并、快速以及堆排）我们学习了如何用分治法来实现归并排序，那么动态规划跟分治法有点类似，但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题，最后组合它们的结果，而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。 那么我还有一个疑问，前面讲了递归，那么递归呢？分治法和动态规划像是一种手段或者方法，而递归则是具体的做操作的工具或执行者。无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法，都可以使用递归这种工具来“执行”代码。 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤：1、定义
活动选择问题是一个典型的贪心算法应用问题，但确实不是所有贪心策略都能得到最大兼容活动子集。以下是对您提到的三种贪心策略进行反例说明，并附上相应的Go语言代码实现。
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
在前面的文章中（js算法初窥02（排序算法02-归并、快速以及堆排）我们学习了如何用分治法来实现归并排序，那么动态规划跟分治法有点类似，但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题，最后组合它们的结果，而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。
运用贪心算法求解问题时，会将问题分为若干个子问题，可以将其想象成俄罗斯套娃，利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解，也就是该算法不会直接从整体考虑问题，而是想要达到局部最优。只有内部的子问题求得最优解，才能继续解决包含该子问题的下一个子问题，所以前一个子问题的最优解会是下一个子问题最优解的一部分，重复这个操作直到堆叠出该问题的最优解。
有1,...,n次请求，去获取单个资源,每个请求的开始时间是s(i),结束时间是f(i), 对于请求i和j,如果二者的区间不重合，即f(i)<=s(j) 或者 f(j)<=s(i),那么这两次请求认为是兼容的。比如下面的两个区间是兼容的
贪心算法是一种很常见的算法思想，而且很好理解，因为它符合人们一般的思维习惯。下面我们由浅入深的来讲讲贪心算法。
当你leetcode刷多了你就自然看到这类最优解的体型，基本就是动态规划或者贪心算法。
贪心算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，以期望最终达到全局最优解。
给定一个整数数组 nums ，找到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。
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度，有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
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