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。来源：力扣（LeetCode）
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相比动态规划，贪心算法属于动态规划的特例问题。相较动态规划，贪心算法更像是人类思维。
贪心算法最关键的部分在于贪心策略的选择，而这个贪心策略是不固定的，我们只需明白贪心的意思就是对于所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优选则求得。
贪心算法的求解步骤：
1、将问题分解成若干个子问题。
2、找出适合的贪心策略。
3、求解每一个子问题的最优解。
4、将局部最优解堆叠成全局最优解。
针对这道分发饼干的问题，我们的思路：
1、尽量先满足胃口小的孩子，为了我们的最优解，我们尽量满足前者，饿着后者。
2、对于每一个待分配的孩子，尽量选取尺寸小的又可以满足他的饼干，这样大饼干可以用来满足胃口大的孩子。
所以我们将孩子数组和饼干数组排序，然后按顺序给予分配。
class Solution {
public:
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
//排序
sort(g.begin(),g.end());
sort(s.begin(),s.end());
int child = 0; //孩子指针
int cookies = 0; //饼干指针
while(child < g.size() && cookies < s.size()){ //遍历饼干和孩子
if(g[child] <= s[cookies]) child ++; //有可以满足的孩子，++
cookies ++; //这个饼干比较过了，++
}
return child; //满足孩子个数
}
};运行结果：
标签：分发,饼干,胃口,孩子,算法,满足,贪心 来源： https://blog.csdn.net/cjw838982809/article/details/110982756
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