贪心算法
贪心算法求解问题时，会将问题分为若干个子问题，可以将其想象成俄罗斯套娃，利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解，也就是该算法不会直接从整体考虑问题，而是想要达到局部最优。只有内部的子问题求得最优解，才能继续解决包含该子问题的下一个子问题，所以前一个子问题的最优解会是下一个子问题最优解的一部分，重复这个操作直到堆叠出该问题的最优解。
贪心算法最关键的部分在于贪心策略的选择，贪心选择的意思是对于所求问题的整体最优解可以通过一系列的局部最优选择求得。而必须注意的是，贪心选择必须具备无后效性，也就是某个状态不会影响之前求得的局部最优解。
运动贪心算法解决相应问题时会比较简单和高效，省去了寻找全局最优解很多不必要的穷举操作，由于贪心算法问题并没有固定的贪心策略，所以唯一的难点就是找到带求解问题的贪心策略，但毕竟熟能生巧嘛，算法的基本思想总是固定不变的。
贪心算法求解步骤
将问题分解为若干个子问题
找出适合的贪心策略
求解每一个子问题的最优解
将局部最优解堆叠成全局最优解
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 g[i]，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 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，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。
思考
尽量先满足胃口值小的孩子，因为这样的孩子容易满足。进行条件1时，尽可能选用尺寸小的，这样大尺寸饼干可以用来满足胃口值大的孩子。
这道题的贪心思想非常明显，就是要尽可能地满足更多的孩子，而胃口值小的孩子是容易满足的，反之胃口值大的孩子很难满足，所以在抉择上尽可能满足前者、饿着后者。
示例 1:
输入: g = [1,2,3], s = [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: g = [1,2], s = [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.
public int findContentChildren(int[] g, int[] s)
{
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int i = 0;
int j = 0;
int count = 0;
while (i < g.length && j < s.length)
{
if(s[j] >= g[i])
{
count++;
i++;
}
j++;
}
return count;
}
435. 无重叠区间
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。
思考
本题的要求是“找到需要移出区间的最小数量”，换句话说就是要更多地保留集合中的区间，那么对于有重叠的区间，就应该尽可能删去跨度较大的区间。
这里我们根据区间的终点进行贪心选择，不是说起点不行，而是终点更好，那原因呢？因为如果每次选择的区间结尾越小，留给后面区间的空间自然就变多了，那么后面能留下的区间数量也就越多。用一句话概括就是每次都选择终点最小的，因为这一定是最优解的一部分，这不就是正是贪心思想的应用嘛。
解这道题时需要先将数组按照区间的终点进行排序，然后需要维护一个end指针，它代表当前集合中的最小终点，在遍历数组时，若当前元素的起点大于前一区间的终点，那么不重叠区间的计数器加一，更新end指针；反之则不做任何操作，最后区间总数减去不重叠区间即为需要移除区间的最小数量。
难点一：一看题就有感觉需要排序，但究竟怎么排序，按左边界排还是右边界排。
难点二：排完序之后如何遍历，如果没有分析好遍历顺序，那么排序就没有意义了。
难点三：直接求重复的区间是复杂的，转而求最大非重复区间个数。
难点四：求最大非重复区间个数时，需要一个分割点来做标记。
public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
if (intervals.length == 0) {
return 0;
}
Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
public int compare(int[] interval1, int[] interval2) {
return interval1[1] - interval2[1];
}
});
int n = intervals.length;
int right = intervals[0][1];
int ans = 1;
for (int i = 1; i < n; ++i) {
if (intervals[i][0] >= right) {
++ans;
right = intervals[i][1];
}
}
return n - ans;
}
605. 种花问题
假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
class Solution {
public boolean canPlaceFlowers(int[] flowerbed, int n) {
int count = 0;
int m = flowerbed.length;
int prev = -1;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (flowerbed[i] == 1) {
if (prev < 0) {
count += i / 2;
} else {
count += (i - prev - 2) / 2;
}
prev = i;
}
}
if (prev < 0) {
count += (m + 1) / 2;
} else {
count += (m - prev - 1) / 2;
}
return count >= n;
}
}