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【leetcode】贪心算法介绍

详细且全面地分析贪心算法常用的解题套路、数据结构和代码逻辑如下:

  1. 找最值型:

    • 每一步选择都是局部最优解,最后得到的结果就是全局最优解。
    • 常用于找零钱问题、区间覆盖问题等。
    • 一般情况下,可以通过排序将数据进行处理,然后逐步选择最优解。
  2. 区间问题:

    • 将问题转化为区间覆盖或区间选取问题,按照某种规则选择区间。
    • 例如活动安排问题、最小会议室数量问题等。
    • 一般情况下,可以通过排序将区间按照起始位置或结束位置进行处理,然后按照规则选择区间。
  3. 贪心选择法:

    • 从问题的某个初始解出发,通过一系列迭代的过程,每次都选择当前最优解,逐步构建起问题的解。
    • 例如霍夫曼编码问题、任务调度问题等。
    • 一般情况下,可以通过优先队列(堆)来维护当前的最优解,每次选择最小(大)的元素。

常用的数据结构:

  1. 堆(优先队列):

    • 用于维护当前的最小值或最大值。
    • 常用于求Top K大(小)问题、合并K个有序链表等。
  2. 排序:

    • 排序算法可以帮助解决一些贪心算法问题。
    • 例如贪心选择法中每次选择当前最优解,可以通过对数据进行排序来实现。
    • 常用的排序算法有快速排序、归并排序、堆排序等。
  3. 哈希表:

    • 用于存储和查找元素。
    • 可以帮助解决一些贪心算法问题,例如最小覆盖子串问题、两数之和等。
    • 常用的哈希表实现有HashMap、HashSet等。

常用的代码逻辑:

  1. 循环:

    • 贪心算法常常需要通过遍历来选择当前最优解。
    • 使用循环进行遍历是常见的代码逻辑。
    • 常用的循环结构有for循环、while循环等。
  2. 递归:

    • 某些问题可以通过递归的方式来进行解决。
    • 例如将问题拆分为子问题进行求解。
    • 递归可以通过函数自身的调用来实现。
  3. 双指针:

    • 有些问题可以通过使用双指针的方式来进行解决。
    • 例如区间问题中的区间选取。
    • 双指针使用两个指针分别指向不同的位置,并根据问题的规则进行移动。

综上所述,贪心算法常用的解题套路、数据结构和代码逻辑包括找最值型、区间问题、贪心选择法、堆、排序、哈希表、循环、递归和双指针等。这些都是贪心算法解题过程中常用的技巧和方法,根据具体问题的特点选择适合的解题套路和数据结构,使用相应的代码逻辑来实现解题过程。

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