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本质:
局部最优去推导全局最优
两个极端
贪心算法的难度一般要么特别简单,要么特别困难,所以我们只能多见识多做题,记住无需数学证明,因为两道贪心基本上毫无关系,我们只需要去思考局部最优即可
比如有一堆钞票,你可以拿走十张,如果想达到最大的金额,你要怎么拿?
那肯定是每次拿最大的就行,局部最优就是每次拿最大数额的钞票,全局最优就是最后数额的总和是最大的.
这里贪心没有任何的模板总结,因为解决不同问题的贪心策略是完全不同的,我们不需要严格的数学证明,如果面对一道题你有这么一种贪心的策略,同时你找不到任何明显的反例,那么就可以照着这个思路来思考问题...


这题我们有两种思路可以解决问题
1.优先考虑胃口:大饼干喂饱大胃口
这里的局部最优就是充分利用大饼干来喂饱小孩,全局最优就是喂饱尽可能多的小孩
(尽可能让吃饱的人多)
2.优先考虑饼干:小饼干先喂饱小胃口
这里的局部最优是花费掉最小的饼干,让小饼干物尽其用,全局最优是使饼干的花费更有性价比.
(尽可能让饼干发挥最大的效果)
- //解法一:
- class Solution {
- int count = 0;
- int start = 0;
- public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
- Arrays.sort(g);
- Arrays.sort(s);
-
- for(int i = 0;i
- {
- if(s[i]>=g[start])
- {
- start++;
- count++;
- }
- }
- return count;
-
- }
- }
-
- //解法2
- class Solution {
- int count = 0;
- int start ;
- public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
- start = s.length-1;
- Arrays.sort(g);
- Arrays.sort(s);
-
- for(int i = g.length-1;i>=0;i--)
- {
- if(start >= 0 && s[start]>=g[i])
- {
- start--;
- count++;
- }
- }
- return count;
-
- }
- }