贪心算法（Greedy）

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012292754/article/details/87741992

1 贪心算法

对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择

1.1 适用贪心算法的场景

• 问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解可以递推到最终问题的最优解。这种子问题最优解成为最优子结构；
• 贪心算法与动态规划不同的是，它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。动态规划则会保存以前的计算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退的功能。

2 买卖股票的最佳时间

https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/

• 思路1： DFS,深度优先搜索。每一天的状态，可以买1股，或者卖1股；O(2^n)
• 思路2： 贪心算法，O(n)
• 思路3： 动态规划，O(n)

public int maxProfit_2(int[] prices) {
        int maxprofit = 0;

        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            if (prices[i] > prices[i - 1]) {
                maxprofit += prices[i] - prices[i - 1];
            }
        }

        return maxprofit;
    }