我是如何将贪心算法一步一步优化到88%+59%_贪心算法的优化

一、题目描述

分发饼干

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。

对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。

示例1

输入: g = [1,2,3], s = [1,1] 输出: 1 解释: 你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。 虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。 所以你应该输出1。

示例2

输入: g = [1,2], s = [1,2,3] 输出: 2 解释: 你有两个孩子和三块小饼干，2个孩子的胃口值分别是1,2。 你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。 所以你应该输出2.

二、思路分析

• 熟悉笔者的应该了解之前分享了多篇的动态规划算法了，此题如果通过动态规划来解决的话有个痛点–二维
• 什么叫二维呢？之前我们在动态规划中机器人寻址也是二维的。为什么那里可以通过动态规划来实现呢？
• 首先我们来回顾下机器人走路图示 ， 我们当前状态(i,j)和上面两种状态是有关联的且这种关联我们是可以通过方程进行描述的