理论基础

贪心算法其实就是没有什么规律可言，所以大家了解贪心算法 就了解它没有规律的本质就够了。

不用花心思去研究其规律， 没有思路就立刻看题解。

基本贪心的题目 有两个极端，要不就是特简单，要不就是死活想不出来。

学完贪心之后再去看动态规划，就会了解贪心和动规的区别

分发饼干

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思路：

从代码中可以看出我用了一个 index 来控制饼干数组的遍历，遍历饼干并没有再起一个 for 循环，而是采用自减的方式，这也是常用的技巧。

有的同学看到要遍历两个数组，就想到用两个 for 循环，那样逻辑其实就复杂了。

代码：

class Solution {
    public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
        Arrays.sort(g);
        Arrays.sort(s);
        int start = s.length-1;//饼干的下标
        int res=0;
        for(int i=g.length-1;i>=0;i--){// 循环判断
            if(start>=0&&s[start]>=g[i]){
                res++;
                start--;
            }
        }
        return res;
    }
}

摆动序列

思路一 贪心算法：

代码：

class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        if (nums.length <= 1) {
            return nums.length;
        }
        //当前差值
        int curDiff = 0;
        //上一个差值
        int preDiff = 0;
        int count = 1;//默认最右边是峰值
        for (int i = 0; i < nums.length-1; i++) {
            //得到当前差值
            curDiff = nums[i+1] - nums[i];
            //如果当前差值和上一个差值为一正一负
            //等于0的情况表示初始时的preDiff
            if ((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (curDiff < 0 && preDiff >= 0)) {
                count++;
                preDiff = curDiff;
            }
        }
        return count;
    }
}

思路二：动态规划（想不清楚）

代码：

class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        // 0 i 作为波峰的最大长度
        // 1 i 作为波谷的最大长度
        int dp[][] = new int[nums.length][2];

        dp[0][0] = dp[0][1] = 1;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++){
            //i 自己可以成为波峰或者波谷
            dp[i][0] = dp[i][1] = 1;

            for (int j = 0; j < i; j++){
                if (nums[j] > nums[i]){
                    // i 是波谷
                    dp[i][1] = Math.max(dp[i][1], dp[j][0] + 1);
                }
                if (nums[j] < nums[i]){
                    // i 是波峰
                    dp[i][0] = Math.max(dp[i][0], dp[j][1] + 1);
                }
            }
        }

        return Math.max(dp[nums.length - 1][0], dp[nums.length - 1][1]);
    }

最大子序和

思路：

代码：

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int sum = Integer.MIN_VALUE;
        int count = 0;
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            count+=nums[i];//?来判断是否结果是负数
            sum=Math.max(sum,count);// 取区间累计的最大值（相当于不断确定最大子序终止位置）
            if(count<0){//重置起始位置
                count=0;
            }
        }
        return sum;
    }
}