演算法設計思想之「貪心演算法」

輸入： coins = [1, 2, 5], amount = 11

輸出： 3

解釋： 11 = 5 + 5 + 1

輸入： coins = [1, 3, 4], amount = 6

輸出： 3

解釋： 6 = 4 + 1 + 1

1.2 解題思路

輸入: g = [1,2,3], s = [1,1]

輸出: 1

解釋:你有三個孩子和兩塊小餅乾，3個孩子的胃口值分別是：1,2,3

雖然你有兩塊小餅乾，由於他們的尺寸都是1，你只能讓胃口值是1的孩子滿足

所以你應該輸出1

function findcontentchildren(g, s) 

g.sort(sortfunc);
s.sort(sortfunc);
let i = 0;
s.foreach(n => 
})return i
}

2.2 解題思路

輸入: prices = [7,1,5,3,6,4]

輸出: 7

解釋:在第 2 天（**** = 1）的時候**，在第 3 天（**** = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4

隨後，在第 4 天（**** = 3）的時候**，在第 5 天（**** = 6）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 6-3 = 3

function maxprofit(prices) 

}  return profit
}

貪心演算法的設計思想

貪心演算法在解決問題的策略上目光短淺，只根據當前已有的資訊就做出選擇，而且一旦做出了選擇，不管將來有什麼結果，這個選擇都不會改變。換言之，貪心法並不是從整體最優考慮，它所做出的選擇只是在某種意義上的區域性最優。貪心演算法對於大部分的優化問題都能產生最優解，但不能總獲得整體最優解，通常可以獲得近似最優...

貪心演算法思想

貪心演算法思想 顧名思義，貪心演算法總是作出在當前看來最好的選擇。也就是說貪心演算法並不從整體最優考慮，它所作出的選擇只是在某種意義上的區域性最優選擇。當然，希望貪心演算法得到的最終結果也是整體最優的。雖然貪心演算法不能對所有問題都得到整體最優解，但對許多問題它能產生整體最優解。如單源最短路經問題，...

貪心演算法之prim演算法

演算法思想 首先置s 然後只要s是v的真子集，就做如下的貪心選擇 選擇滿足條件i屬於s，j屬於v s，且edge i j 是最小的邊，就將其頂點j新增到s中，這個過程一直進行到s v時為止，在這個過程中，選取到的所有邊恰好構成g的一顆最小生成樹。include define infinity 500...