贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。
关键思想：就是黑猩猩掰棒子的思想，每次与下一个作比较，如果下一个比较好，那么我就扔掉上一个，获取下一个，也就是说，只关注手中的这一个和下一个，而不关注其他，这样就可以得到局部最优解，在某些问题上就可以得到全局最优解（但是对于智能算法之类的，就可能达不到整体最优值的需求，这里不做讨论）。
1.求解数组中连续数据的最大和
C++代码：
#include<iostream>
#include<string>#include<vector>using namespace std;int MaxSubstring(vector<int>& vec){ int sum = vec[0]; int curmax = vec[0]; int i; for(i=1;i<vec.size();i++) { curmax += vec[i]; if(curmax<0) curmax = 0; if(curmax>sum) sum = curmax; } if(sum<0){ for(i=0;i<vec.size();i++) if(vec[i]>sum) sum = vec[i]; } return sum;}int main(){ int array[]={-1,1,-3,4,-1,2,1,-5,4}; vector<int> vec(array,array+sizeof(array)/sizeof(int)); cout<<MaxSubstring(vec)<<endl; return 0;}运行结果：
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2.糖果问题
问题描述：给站成一排的孩子分糖果，要求给高的孩子的糖果要比他周围比他矮的的孩子的糖果多，问最少要分多少糖果？
C++代码：
#include<iostream>
#include<vector>using namespace std;int candy(vector<int>& ratings){ vector<int> candy(ratings.size(),1); int sum,i; for(i=1;i<ratings.size();i++) { if(ratings[i]>ratings[i-1]) candy[i]=candy[i-1]+1; } sum=candy[ratings.size()-1]; for(i=ratings.size()-2;i>=0;i--) { if(ratings[i]>ratings[i+1]&&candy[i]<=candy[i+1]) candy[i]=candy[i+1]+1; sum += candy[i]; } return sum;}int main(){ int array[]={4,2,6,8,5}; vector<int> vec(array,array+sizeof(array)/sizeof(int)); cout<<candy(vec)<<endl; return 0;}
运行结果：
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3.跳远问题：
问题描述：一个数组表示能从当前跳的最大步数，问能否跳的出去这个数组？
C++代码：
#include<iostream>
#include<vector>using namespace std;bool canJump(vector<int>& vec){ if(vec.size()<=0) return true; int maxstep = vec[0]; int i; for(i=1;i<vec.size();i++) { if(maxstep == 0) return false; maxstep--; if(maxstep<vec[i]) maxstep = vec[i]; if(maxstep+i >= vec.size()-1) return true; }}int main(){ int array[]={2,3,1,1,4}; vector<int> vec(array,array+sizeof(array)/sizeof(int)); cout<<canJump(vec)<<endl; return 0;}运行结果：
1