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一、概念

贪心算法的核心思想是，在处理一个大问题时，划分为多个局部并在每个局部选择最优解，并且认为在每个局部选择最优解，那么最后全局的问题得到的就是最优解。

贪心算法可以解决一些问题，但是不适用于所有问题，也不保证使用贪心算法得出的就是最优解。

维基百科更详细的解释：

 二、分配问题

先来看一道简单的分配问题：

力扣https://leetcode.cn/problems/assign-cookies/解题思路：

孩子的胃口值需要小于等于饼干大小，根据贪心算法的局部最优解的思想，就是给每个孩子分配能满足她胃口的最小的饼干，且应该优先处理胃口小的孩子。

C++代码：

class Solution {
public:int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {sort(g.begin(), g.end());sort(s.begin(), s.end());int i = 0, j = 0;while(i<g.size()&&j<s.size()){if(g[i]<=s[j]){i++;}j++;}return i;}
};

下面这题难度略大一些，同样也是分配问题：

力扣https://leetcode.cn/problems/candy/

解题思路：

每个孩子需要与左右两边的孩子比较评分，贪心算法的运用在于从左到右遍历一次评分数组，每个元素只考虑是否比左边的元素大，再从右到左遍历一次评分数组，每个元素只考虑是否比右边的元素大。这样两次遍历后，就能得到同时满足左右限制的糖果数量了。

C++代码：

class Solution {
public:int candy(vector<int>& ratings) {int n = ratings.size();vector<int> c(n,1);for(int i=1;i<n;i++){if(ratings[i]>ratings[i-1]){c[i] = c[i-1] + 1;}}for(int i=n-2;i>=0;i--){if(ratings[i]>ratings[i+1]){c[i] = max(c[i], c[i+1] + 1);}}return accumulate(c.begin(), c.end(), 0);}
};