贪心专题
贪心（Greedy）的问题我接触不多，它的基本思想很像是在递进状态的时候，采取最有利的方向。比如找零问题，有[1,2,5]面额的硬币，找16块钱，贪心的策略就是用最大的面额整除，余数用比当前小的面额继续整除，最后就得到硬币的数量，这里是5*3+1，4枚硬币。
与动态规划相比，动态规划类似于在f(n-1)到f(n)的过程中，保持f(n-1)是众多子结构中最优的；而贪心则是只选择当前最优的决策，这样导致可能不是全局最优的选择。
需要使用贪心决策的地方，需要证明在这种决策下能达到全局最优，当然这个证明我是不会，都是靠经验判断。
55. Jump Game
这个问题的意思是，从起点开始，每个位置表示你能跳的最大位置 。需要计算的是，从起点开始是否能跳到终点。
这里可以假设你有一个步长范围，每次你到达一个位置的时候，是否能突破你的最大步长，这样遍历到停止就能知道是否到达终点。
对于n，它取的是当前步长与最大步长相比，如最大者，非常典型的贪心决策。
class Solution {
public boolean canJump(int[] nums) {
if(nums == null || nums.length == 0){
return true;
}
int reach = nums[0];
for(int i=0;i<=reach;i++){
if(reach<i+nums[i])
reach = i+nums[i];
if(reach >= nums.length-1)
return true;
}
return false;
}
}
45. Jump Game II
这个问题是上个问题的基础上，再进了一步。就是要求算出从起点跳用最少的步骤达到终点。
它的思路，就是在第一问的基础上做一个决策。我们为什么要扩大区间，扩大区间意思是一次能跳的最大步长，那每次都用最大步长去跳就是所求了。变相来说，就是区间扩大的时候，就算是一步。
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
if(nums.length <= 1){
return 0;
}
int reach = 0;
int max = 0;
int times = 0;
for(int i=0;i<=reach;i++){
if(i+nums[i] > max){
max = i + nums[i];
}
if(i == reach){
reach = max;
times ++;
if(reach >= nums.length-1)
break;
}
}
return reach >= nums.length-1?times:0;
}
}