贪心算法精讲：从入门到实战PDF详解
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更新于2024-07-09
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"「代码随想录」贪心算法专题精讲（v1.0）是一本深度探讨贪心算法的PDF教程，由卡尔(Carl)编撰，适用于那些希望深入理解并掌握这种在计算机科学中广泛应用的优化策略的读者。贪心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决策，以期望达到全局最优解的策略。本书覆盖了从基础概念到实际应用的广泛内容，包括但不限于LeetCode平台上的题目（如编号18和25），如找零问题、最小路径和最值问题等。
书中详细讲解了贪心算法的基本原理，如何通过局部最优解构建全局最优解的过程，并提供了实例分析，如动态规划与贪心算法的区别，以及何时选择使用贪心算法而非其他方法。章节2介绍了贪心策略在求解动态数组问题中的应用，例如求解最优子结构的问题。章节3则聚焦于JavaScript和Java环境下的贪心算法实现，如解决问题过程中如何选择正确的数据结构和算法设计。
除了理论部分，书中还包含了丰富的实战练习，如解决黎曼斯猜想、哈密尔顿回路等复杂问题，同时提供了代码示例和解题思路，帮助读者提升实际操作技巧。对于LeetCode的用户来说，书中的内容可以帮助他们在面试或者解决算法挑战时更好地运用贪心思想。
书中的每个例子都配以清晰的解释和注释，旨在帮助读者建立对贪心算法的深入理解，并能够在实际编程项目中灵活运用。此外，书中还讨论了贪心算法的局限性，使读者了解何时使用它，何时可能不适用，从而避免陷入误区。
「代码随想录」贪心算法专题精讲是一本实用且系统的指南，不仅适合计算机专业学生，也适合有一定编程基础的开发者进一步提升他们的算法技能，尤其是在解决与贪心策略相关的实际问题时。"
这些技巧，其实还是要多看多⽤才会掌握。
在贪⼼算法：最⼤⼦序和中，详细讲解了⽤贪⼼的⽅式来求最⼤⼦序列和，其实这道题⽬是⼀道动态规划的题⽬。
贪⼼的思路为局部最优：当前“连续和”为负数的时候⽴刻放弃，从下⼀个元素重新计算“连续和”，因为负数加上下
⼀个元素 “连续和”只会越来越⼩。从⽽推出全局最优：选取最⼤“连续和”
代码很简单，但是思路却⽐较难。还需要反复琢磨。
针对贪⼼算法：最⼤⼦序和⽂章中给出的贪⼼代码如下；
不少同学都来问，如果数组全是负数这个代码就有问题了，如果数组⾥有int最⼩值这个代码就有问题了。
⼤家不要脑洞模拟哈，可以亲⾃构造⼀些测试数据试⼀试，就发现其实没有问题。
数组都为负数，result记录的就是最⼩的负数，如果数组⾥有int最⼩值，那么最终result就是int最⼩值。
本周我们讲解了贪⼼算法的理论基础，了解了贪⼼本质：局部最优推出全局最优。
然后讲解了第⼀道题⽬分发饼⼲，还是⽐较基础的，可能会给⼤家⼀种贪⼼算法⽐较简单的错觉，因为贪⼼有时候
接近于常识。
其实我还准备⼀些简单的贪⼼题⽬，甚⾄⽹上很多都质疑这些题⽬是不是贪⼼算法。这些题⽬我没有⽴刻发出来，
因为真的会让⼤家感觉贪⼼过于简单，⽽忽略了贪⼼的本质：局部最优和全局最优两个关键点。
所以我在贪⼼系列难度会有所交替，难的题⽬在于拓展思路，简单的题⽬在于分析清楚其贪⼼的本质，后续我还会
发⼀些简单的题⽬来做贪⼼的分析。
在摆动序列中⼤家就初步感受到贪⼼没那么简单了。
周四
总结
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int result = INT32_MIN;
int count = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
count += nums[i];
if (count > result) { // 取区间累计的最⼤值（相当于不断确定最⼤⼦序终⽌位置）
result = count;
}
if (count <= 0) count = 0; // 相当于重置最⼤⼦序起始位置，因为遇到负数⼀定是拉低总和
}
return result;
}
};
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