算法：贪心算法的原理和基本思路

贪心策略

对于这个题来说，贪心策略就是给五元就收下，给十元就找五元，给二十元就找十元和五元，这是正确的贪心策略，如果给二十元找三张五元这就是一个错误的贪心策略

代码解析

class Solution 
{
public:bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {int five=0,ten=0;for(auto x : bills){if(x==5){five++;}else if(x==10){if(five==0){return false;}else{five--;ten++;}}else{if(ten && five){ten--;five--;}else if(five>=3){five-=3;}else{return false;}}}return true;}
};

本题的贪心策略也比较简单，直接找最大的数减半

唯一要注意的是，这里可以采用一个大根堆的数据结构来解决，代码实现也很容易

class Solution 
{
public:int halveArray(vector<int>& nums) {priority_queue<double> heap;double sum=0.0;for(auto x : nums){heap.push(x);sum+=x;}sum /= 2;int count=0;while(sum>0){double t=heap.top()/2;heap.pop();sum-=t;count++;heap.push(t);}return count;}
};

此题的贪心策略是，使用一个比较函数进行比较，根据字符串中的先后大小顺序选出可以组成的最大的数，贪心的比较策略就是让字符串两两相加，谁大选谁即可

class Solution
{
public:string largestNumber(vector<int>& nums){vector<string> v;for (auto x : nums){v.push_back(to_string(x));}sort(v.begin(), v.end(), [](const string& s1, const string& s2){return (s1 + s2) > (s2 + s1);});string res;for (auto x : v){res += x;}if (res[0] == '0'){return "0";}return res;}
};

本题的贪心策略是找拐点，对于这个题来说，如果把数组中的元素放到一个折线图中，那么贪心策略就是找到每一次的拐点即可，那么根据这个原理只需要统计出每一次的拐点就可以

对于统计拐点的思路来说，定义一个left和right状态值，表示的是现在这个情况下下一个目标值的状态和现在是否一样，如果一样则说明不是拐点，如果不一样就说明状态由递增转换为递减或者是由递减转换为递增，基于这个原理就可以进行代码的编写解决问题了

class Solution 
{
public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int left=0,right=0,count=0;if(nums.size()<2){return nums.size();}for(int i=0;i<nums.size()-1;i++){right=nums[i+1]-nums[i];if(right==0){continue;}if(left*right<=0){count++;}left=right;}return count+1;}
};