算法思想学习--贪心算法

定义

贪心算法百度百科
我喜欢通过实践去理解算法
例1：
455. 分发饼干
假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i ，都有一个胃口值 gi ，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j ，都有一个尺寸 sj 。如果 sj >= gi ，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。

注意：

你可以假设胃口值为正。
一个小朋友最多只能拥有一块饼干。

示例 1:

输入: [1,2,3], [1,1]

输出: 1

解释:
你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。
虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。
所以你应该输出1。
示例 2:

输入: [1,2], [1,2,3]

输出: 2

解释:
你有两个孩子和三块小饼干，2个孩子的胃口值分别是1,2。
你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。
所以你应该输出2.

来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

我用的方法是先将两个数组进行排序，排序之后，遍历它俩，让孩子的胃口值和饼干尺寸进行比较，如果大于等于就加一，可能很low吧

import java.util.Arrays;

/**
 * 
 *

 *分发饼干
 *
 * @author khb
 * @since 2020年4月4日
 */
public class AssignCookies {
     
	public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {
     
		Arrays.sort(g);
		Arrays.sort(s);
		if(s.length == 0 || g.length == 0) {
     
			return 0;
		}
		int i = 0; int j = 0;
		int num = 0;
        while(i < s.length && j < g.length) {
     
		    if(s[i] >= g[j]) {
     
                num ++;
            } else {
     
                j --;
            }
            i ++;
            j ++;
        }
		return num;
    }
}

看看用贪心算法如何实现：
给一个孩子的饼干应当尽量小并且又能满足该孩子，这样大饼干才能拿来给满足度比较大的孩子。
因为满足度最小的孩子最容易得到满足，所以先满足满足度最小的孩子。

在以上的解法中，我们只在每次分配时饼干时选择一种看起来是当前最优的分配方法，但无法保证这种局部最优的分配方法最后能得到全局最优解。我们假设能得到全局最优解，并使用反证法进行证明，即假设存在一种比我们使用的贪心策略更优的最优策略。如果不存在这种最优策略，表示贪心策略就是最优策略，得到的解也就是全局最优解。

证明：假设在某次选择中，贪心策略选择给当前满足度最小的孩子分配第 m 个饼干，第 m 个饼干为可以满足该孩子的最小饼干。假设存在一种最优策略，可以给该孩子分配第 n 个饼干，并且 m < n。我们可以发现，经过这一轮分配，贪心策略分配后剩下的饼干一定有一个比最优策略来得大。因此在后续的分配中，贪心策略一定能满足更多的孩子。也就是说不存在比贪心策略更优的策略，即贪心策略就是最优策略。

public int findContentChildren(int[] grid, int[] size) {
     
    if (grid == null || size == null) return 0;
    Arrays.sort(grid);
    Arrays.sort(size);
    int gi = 0, si = 0;
    while (gi < grid.length && si < size.length) {
     
        if (grid[gi] <= size[si]) {
     
            gi++;
        }
        si++;
    }
    return gi;
}

作者：CyC2018
链接：https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies/solution/tan-xin-jie-fa-by-cyc2018/
来源：力扣（LeetCode） 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

原来我用的就是贪心算法。。。，但是这一大段话我还是没理解，附加作者代码，我现在理解的贪心就是让更多的孩子可以吃饱饼干

例2
力扣435无折叠区间
给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。

注意:

可以认为区间的终点总是大于它的起点。
区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。
示例 1:

输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]

输出: 1

解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
示例 2:

输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]

输出: 2

解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。
示例 3:

输入: [ [1,2], [2,3] ]

输出: 0

解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/non-overlapping-intervals
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

直接上代码吧，待我再理解理解

public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
     
    if (intervals.length == 0) {
     
        return 0;
    }
    Arrays.sort(intervals, Comparator.comparingInt(o -> o[1]));
    int cnt = 1;
    int end = intervals[0][1];
    for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
     
        if (intervals[i][0] < end) {
     
            continue;
        }
        end = intervals[i][1];
        cnt++;
    }
    return intervals.length - cnt;
}