貪心演算法在對問題進行求解時，總是做出在當前看來最好的選擇，即不從整體最優上加以考慮，而是進行某種意義上的區域性最優解。一般將求解過程分成若干個步驟，但每個步驟都應用貪心原則，選取當前狀態下最好/最優的選擇（區域性最有利的選擇），並以此希望最後堆疊出的結果也是最好/最優的解
/**
分析：1.確定初始位置和能跳到的最遠位置rightmost；
2.跳到下乙個位置，判斷是否超過最遠位置，若超過，返回false，
若未超過，更新可以到達的最遠位置（比較rightmost和i+nums[i]的大小）；
3.重複2過程，直至到達末尾位置，返回true；
*/public
class
solution
return
true;}
}
資料結構與演算法 貪心演算法
1 給定 n 種物品和乙個揹包，物品 i 的重量是 w i 其價值是 p i 揹包的容量為 c。設物品已按單位重量價值遞減的次序排序。每種物品不可以裝入揹包多次，但可以裝入部分的物品 i。揹包問題是選擇裝入揹包中的物品，在不超過揹包容量的前提下使揹包的得總價值最大。用貪心法設計與實現乙個演算法，求解...
資料結構與演算法 貪心演算法
定義每個古董重量 揹包問題 在對問題求解時，總是作出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體上加以考慮，它所作出的僅僅是在某種意義上的區域性最優解 是否是全域性最優，需要證明 有一天海盜們截獲了一艘裝滿各種各樣古董的貨船，每一件都價值連城，一旦打碎就是去了價值，海盜船載重量為c，每件固定的重量為w...
資料結構與演算法 貪心演算法
有如下場景 針對一組資料，我們定義了限制值和期望值，希望從中選出幾個資料，在滿足限制值的情況下，期望值最大。為了達到上述目的，貪心演算法是其中的乙個解決方案。例如，路徑選擇問題，從 s 城市至 e 城市，在只能路過 2 個城市的情況下，如何走的最短，如下圖所示 英文全稱 greedy algorit...