贪心 贪心算法（英语：greedy algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。 45. 跳跃游戏 II 300. 最长递增子序列 3292. 形成目标字符串需要的最少字符串数 II：其中用到的贪心就是跳跃游戏 反悔贪心 概念 反悔贪心算法是一种优化算法，通常用于解决组合优化问题。与传统的贪心算法不同，反悔贪心算法在每一步决策之后考虑可能的反悔，以确保最终的决策是最佳的。它的目标是最小化决策的后悔或损失。 流程 初始决策： 算法开始时会做出初始决策，通常基于某种贪心策略来选择一个方案。 模拟反悔： 在每个决策步骤之后，算法会模拟所有可能的替代决策，计算每个替代决策的后悔值或损失。后悔值是当前决策相对于其他可能决策的性能差距。 选择最小后悔： 算法会选择具有最小后悔值的替代决策作为最终决策。这意味着算法会选择对整体性能改进最大的替代决策。 迭代： 反悔贪心算法会重复执行步骤 2 和步骤 3，每次迭代都会尝试改进当前的决策，直到后悔值不再减小或达到某个停止条件。 应用 反悔贪心算法的应用 ...