【leetcode】贪心算法介绍
详细且全面地分析贪心算法常用的解题套路、数据结构和代码逻辑如下：
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找最值型：
- 每一步选择都是局部最优解，最后得到的结果就是全局最优解。
- 常用于找零钱问题、区间覆盖问题等。
- 一般情况下，可以通过排序将数据进行处理，然后逐步选择最优解。
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区间问题：
- 将问题转化为区间覆盖或区间选取问题，按照某种规则选择区间。
- 例如活动安排问题、最小会议室数量问题等。
- 一般情况下，可以通过排序将区间按照起始位置或结束位置进行处理，然后按照规则选择区间。
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贪心选择法：
- 从问题的某个初始解出发，通过一系列迭代的过程，每次都选择当前最优解，逐步构建起问题的解。
- 例如霍夫曼编码问题、任务调度问题等。
- 一般情况下，可以通过优先队列（堆）来维护当前的最优解，每次选择最小（大）的元素。
常用的数据结构：
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堆（优先队列）：
- 用于维护当前的最小值或最大值。
- 常用于求Top K大（小）问题、合并K个有序链表等。
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排序：
- 排序算法可以帮助解决一些贪心算法问题。
- 例如贪心选择法中每次选择当前最优解，可以通过对数据进行排序来实现。
- 常用的排序算法有快速排序、归并排序、堆排序等。
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哈希表：
- 用于存储和查找元素。
- 可以帮助解决一些贪心算法问题，例如最小覆盖子串问题、两数之和等。
- 常用的哈希表实现有HashMap、HashSet等。
常用的代码逻辑：
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循环：
- 贪心算法常常需要通过遍历来选择当前最优解。
- 使用循环进行遍历是常见的代码逻辑。
- 常用的循环结构有for循环、while循环等。
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递归：
- 某些问题可以通过递归的方式来进行解决。
- 例如将问题拆分为子问题进行求解。
- 递归可以通过函数自身的调用来实现。
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双指针：
- 有些问题可以通过使用双指针的方式来进行解决。
- 例如区间问题中的区间选取。
- 双指针使用两个指针分别指向不同的位置，并根据问题的规则进行移动。
综上所述，贪心算法常用的解题套路、数据结构和代码逻辑包括找最值型、区间问题、贪心选择法、堆、排序、哈希表、循环、递归和双指针等。这些都是贪心算法解题过程中常用的技巧和方法，根据具体问题的特点选择适合的解题套路和数据结构，使用相应的代码逻辑来实现解题过程。