代码随想录算法训练营第32天（贪心算法02● 122.买卖股票的最佳时机II ● 55. 跳跃游戏 ● 45.跳跃游戏II

122.买卖股票的最佳时机II

动态规划章节会重点讲买卖股票问题
本题解法很巧妙，大家可以看题思考一下，在看题解。
题目链接： 122.买卖股票的最佳时机II
文章/视频讲解： 122.买卖股票的最佳时机II

解题思路

从图中可以发现，其实我们需要收集每天的正利润就可以，收集正利润的区间，就是股票买卖的区间，而我们只需要关注最终利润，不需要记录区间。
那么只收集正利润就是贪心所贪的地方！
局部最优：收集每天的正利润，全局最优：求得最大利润。
局部最优可以推出全局最优

// 贪心 
class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int sum = 0;
        for(int i = 1; i < prices.length; i++){
            sum += (prices[i] - prices[i-1]) > 0 ? (prices[i] - prices[i-1]) : 0;
        }
        return sum;
    }
}

55. 跳跃游戏

本题如果没接触过，很难想到，所以不要自己憋时间太久，读题思考一会，没思路立刻看题解
题目链接： 55. 跳跃游戏
文章/视频讲解： 55. 跳跃游戏

解题思路

这道题目关键点在于：不用拘泥于每次究竟跳几步，而是看覆盖范围，覆盖范围内一定是可以跳过来的，不用管是怎么跳的。
贪心算法局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围）
整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点。

// 贪心
class Solution {
    public boolean canJump(int[] nums) {
        if (nums.length == 1) {
            return true;
        }
        //覆盖范围, 初始覆盖范围应该是0，因为下面的迭代是从下标0开始的
        int ranges = 0;
        for(int i = 0; i <= ranges; i++){
            //在覆盖范围内更新最大的覆盖范围
            ranges = Math.max(ranges, i + nums[i]);
            if(ranges >= nums.length - 1){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

45.跳跃游戏II （来不及了 明天刷

本题同样不容易想出来。贪心就是这样，有的时候 会感觉简单到离谱，有时候，难的不行，主要是不容易想到。
题目链接： 45.跳跃游戏II
文章/视频讲解：[ 45.跳跃游戏II ]
(https://programmercarl.com/0045.%E8%B7%B3%E8%B7%83%E6%B8%B8%E6%88%8FII.html)

解题思路