贪心算法概念

每一步中都采取当前状态下最好或最优的解法，从而使全局解法最优
与动态规划的不同是，他对于每个子问题的解决方案都会做出选择，不能回退。而动态规划则会保存之前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，能够退回
所有子方案最优不一定能全局最优
对于工程和生活中的问题贪心算法一般不能得到我们想得到的答案

什么时候使用贪心算法

问题能够分成最优子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解，也就是最优子结构问题
可以解决最优化的问题，如求图中最小生成树，求哈夫曼编码等
因为贪心算法的高效性可作为辅助算法或者直接解决一些要求结果不特别精确的问题

题解

1 买卖股票的最佳时机 II

var maxProfit = function(prices) {let cnt = 0;let len = prices.length;for (let i = 1; i < len; i++) {let temp = prices[i] - prices[i - 1];if (temp > 0) cnt+=temp;}return cnt;
};

2 860. 柠檬水找零

策略：

/*** @param {number[]} bills* @return {boolean}*/
var lemonadeChange = function (bills) {let hand = [];while (bills.length) {let money = bills.shift();if (money === 5) {hand.push(money);} else {hand.sort((a, b) => b - a); // 降序let change = money - 5; // 找零for (let i = 0, len = hand.length; i < len; i++) {if (hand[i] <= change) {change -= hand[i];hand.splice(i, 1);i--;    // 数组发生删除，长度改变，要维持刚才的i不变}if (change === 0) {break;}}if (change !== 0) {return false;} else {hand.push(money);}}}return true;
};

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