用贪心算法求数组[2，4，1，2，7，8，4]的极大值，说明算法分析步骤，用C++写出代码

贪心算法求数组的极大值，可以通过遍历数组，找到每个局部上的最大值，然后将这些最大值组合起来得到全局最大值。具体步骤如下：

1. 定义一个变量 max，表示当前局部最大值，初值为数组的第一个元素。

2. 遍历数组，从第二个元素开始，比较当前元素和 max 的大小，如果当前元素大于 max，则更新 max。

3. 当遍历完整个数组后，max 就是数组的极大值。

以下是C++代码实现：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int arr[] = {2, 4, 1, 2, 7, 8, 4};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

    int max_val = arr[0]; // 初始值为第一个元素

    // 遍历数组，找到最大值
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (arr[i] > max_val) {
            max_val = arr[i];
        }
    }

    cout << "数组的极大值为：" << max_val << endl;

    return 0;
}

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用贪心算法求数组[2，4，1，2，7，8，4]的两个极大值，说明算法分析步骤，用C++写出代码

贪心算法是一种每次选择局部最优解的策略，从而得到全局最优解的算法。对于这个问题，我们可以使用贪心算法来求解其极大值。具体思路如下：

1. 定义一个变量pre_max，表示前一个极大值。
2. 初始化pre_max为数组的第一个元素。
3. 从第二个元素开始遍历，对于每个元素，判断它是否为极大值。
4. 如果当前元素是极大值，且比pre_max大，则更新pre_max为当前元素。
5. 最后，遍历整个数组，找到其中的两个最大值即可。

算法分析步骤如下：

1. 定义一个变量pre_max，表示前一个极大值。
2. 初始化pre_max为数组的第一个元素。
3. 从第二个元素开始遍历，对于每个元素，判断它是否为极大值。如果是，则比较它和pre_max的大小，如果比pre_max大，则更新pre_max为当前元素。
4. 遍历整个数组，找到其中的两个最大值即可。

具体实现时，可以使用贪心的思想，遍历整个数组，同时更新pre_max变量。最后，遍历整个数组，找到其中的两个最大值即可。

C++代码实现：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main() {
    vector<int> nums = {2, 4, 1, 2, 7, 8, 4};
    int n = nums.size();

    int pre_max = nums[0], first_max = INT_MIN, second_max = INT_MIN;
    if (n > 0) first_max = nums[0];

    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (nums[i] > nums[i-1] && nums[i] > nums[i+1]) {  // 判断是否为极大值
            if (nums[i] > pre_max) {  // 比较当前元素和前一个极大值的大小
                pre_max = nums[i];
            }
        }
        if (pre_max > first_max) {  // 更新最大值
            second_max = first_max;
            first_max = pre_max;
        } else if (pre_max > second_max) {
            second_max = pre_max;
        }
    }

    cout << "Max values: " << first_max << ", " << second_max << endl;
    return 0;
}

输出结果为：

Max values: 8, 4

说明数组[2,4,1,2,7,8,4]中的两个极大值为8和4。

用贪心算法求最大乘积的复杂度分析

贪心算法是一种常用的算法思想，它通常用于在求解最优化问题时，通过每一步的局部最优选择，从而达到全局最优。对于求最大乘积问题，贪心算法的思路是将原问题转化为若干个子问题，每个子问题都选择当前局部最优解，最终得到全局最优解。具体来说，对于给定的n个正整数，我们可以将它们按照从大到小的顺序排序，然后依次计算相邻两个数的乘积，最终得到的就是最大乘积。

因此，贪心算法求最大乘积的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为正整数的个数，logn为排序的时间复杂度。