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1671.得到山形数组的最少删除次数文章目录【算法】【动态规划、贪心、二分查找】力扣1671.得到山形数组的最少删除次数问题描述问题解析示例解法一：动态规划解法二：贪心+二分总结【算法】【动态规划、贪心、二分查找】力扣1671.得到山形数组的最少删除次数问题描述给定一个整数数组nums，我们定义该数组为山形数组当且仅当：nums的长度至少为3。存在一个下标i满足0且：nums[0]nums[i]>nums[i+1]>...>nums[len(nums)-1]现在，给定整数数组nums，我们的目标是将其变为山形数组，问最少删除多少个元素。问题解析正难则反，我们可以反过来思考原本的nums数组中能

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蓝桥杯备赛|洛谷做题打卡day6【蓝桥杯重点】还不快来学贪心算法！文章目录蓝桥杯备赛|洛谷做题打卡day6小A的糖果题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1样例#2样例输入#2样例输出#2样例#3样例输入#3样例输出#3提示样例输入输出1解释样例输入输出2解释数据规模与约定我的一些话小A的糖果题目描述小A有nnn个糖果盒，第iii个盒中有aia_iai​颗糖果。小A每次可以从其中一盒糖果中吃掉一颗，他想知道，要让任意两个相邻的盒子中糖的个数之和都不大于xxx，至少得吃掉几颗糖。（ww喜欢在博客里放一些自己喜欢的图，有喜欢芽衣的举爪(≧∇≦)ﾉ）输入格式输入的第一行是两个用空格隔

一.贪心算法详解一、什么是贪心算法？二、贪心算法的应用场景三、使用Java代码实现贪心算法四、总结前言1.贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种经典的解题思路，它通过每一步的局部最优解，来达到全局最优解的目的。贪心算法在数据规模较小且问题有最优子结构的情况下，具有较高效率，并且与动态规划算法、分治法等常用算法相比，贪心算法的实现较为容易。本文将为读者介绍贪心算法的概念和一些典型的应用场景，并演示如何使用Java代码实现贪心算法，为读者提供一些参考和帮助。一、什么是贪心算法？贪心算法是一种思路简单、实现较为容易、效率较高的算法。它的核心思想是：每一步都选择当前局部最优解，并且期望通过不

请到本专栏顶置查阅最新的华为OD机试宝典点击跳转到本专栏-算法之翼:华为OD机试🚀你的旅程将在这里启航！本专栏所有题目均包含优质解题思路，高质量解题代码，详细代码讲解，助你深入学习，深度掌握！文章目录【2023年华为OD机试真题（C卷）】手机App防沉迷系统（贪心算法—Java&Python&C++&JS实现）题

1.贪心算法简介1.1贪心算法的定义贪心算法（GreedyAlgorithm）：一种在每次决策时，总是采取在当前状态下的最好选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪心算法是一种改进的「分步解决算法」，其核心思想是：将求解过程分成「若干个步骤」，然后根据题意选择一种「度量标准」，每个步骤都应用「贪心原则」，选取当前状态下「最好/最优选择（局部最优解）」，并以此希望最后得出的结果也是「最好/最优结果（全局最优解）」。换句话说，贪心算法不从整体最优上加以考虑，而是一步一步进行，每一步只以当前情况为基础，根据某个优化测度做出局部最优选择，从而省去了为找到最优解要穷举所有可能所必须耗费的大量时间。1

一、动态规划（DynamicProgramming）        术语“动态规划”最初是在1940年代由 理查德·贝尔曼 用来描述解决问题的过程，在这个过程中，人们需要一个接一个地找到最佳决策。到1953年，他将其精炼成为现代的含义，特别是指将较小的决策问题嵌套在较大的决策中，并且该领域随后被电气电子工程师学会认可为系统分析和工程学主题。贝尔曼的贡献以贝尔曼方程的名义被铭记，它是动态规划的核心结果，它以递归(计算机科学)形式重申了优化问题。        动态规划是一种解决多阶段决策问题的优化方法。通过将问题分解为一系列重叠的子问题，并使用子问题的解来构建更大问题的解。动态规划通常用于优化递

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点击此处查看原题​​​​​​​*思路：首先要求0011尽可能的多，所以尽可能多的多配对，配对只在i,i+1之间发生，所以只需要关注str[i]和str[i+1]即可，如果str[i]==str[i+1]，那么一定配对，res++,否则说明只有str[i]==0&&str[i+1]==1或者str[i]==1&&str[i+1]==0两种情况，对于这种情况直接跳过，如果str[i]或者str[i+1]中的某一个是？的话，那么一定可以和下一个字符匹配，所以res++,如果是？？,那么随便是11和00都可以，不必担心后面的数，假如??00 =2,??01=1,??11=2,??10=1，说明当前的s