1. 排序 + 貪心選擇

適用場景：

• 任務調度問題：需要安排多個任務，盡量完成更多任務或最小沖突。

• 區間調度問題：選出最多互不重疊的區間。

• 區間覆蓋問題：用最少區間覆蓋某個范圍。

• 合并區間問題：合并重疊區間。

• 區間拆分、區間選擇優化等。

貪心思路：

• 先按結束時間（或起始時間）排序

• 依次選擇滿足條件的區間（如不重疊）

• 局部選擇結束最早或起點最晚，給后續留最大空間

詳細題目：

• 1. 無重疊區間（最少移除使區間不重疊）

• 1. 用最少數量的箭射爆氣球（區間覆蓋）

• 1. 合并區間（合并所有重疊區間）

• 1. 會議室 II（最少會議室數量）

• 1. 插入區間（插入一個區間并合并）

• 1. 劃分字母區間（分割字符串使字符只出現一次）

func GreedyIntervalScheduling(intervals [][]int) int {if len(intervals) == 0 {return 0}// 1. 按區間結束時間排序sort.Slice(intervals, func(i, j int) bool {return intervals[i][1] < intervals[j][1]})count := 1             // 至少選一個區間end := intervals[0][1] // 當前選擇區間的結束時間// 2. 遍歷所有區間，選擇開始時間 >= 當前end的區間for i := 1; i < len(intervals); i++ {if intervals[i][0] >= end {count++end = intervals[i][1]}}return count
}

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2. 最遠可達/跳躍類

適用場景：

• 跳躍游戲（判斷能否跳到末尾）

• 計算最少跳躍次數達到終點

• 加油站問題（能否繞圈一周）

• 投擲覆蓋范圍問題

貪心思路：

• 維護當前最遠可達位置

• 每一步更新最遠可達距離或當前位置

• 檢查能否繼續前進

詳細題目：

• 1. 跳躍游戲（能否到達末尾）

• 1. 跳躍游戲 II（最少跳躍次數）

• 1. 加油站（找到起點）

• 1. 會議室 II（類似區間最大重疊數，也可用貪心管理資源）

• 1. 用最少數量的箭射爆氣球（與跳躍范圍相似）

func CanJump(nums []int) bool {maxReach := 0for i := 0; i < len(nums); i++ {if i > maxReach {// 當前位置不可達return false}maxReach = max(maxReach, i+nums[i])}return true
}func max(a, b int) int {if a > b {return a}return b
}

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3. 區間合并 / 覆蓋類

適用場景：

• 合并重疊區間

• 劃分區間或字符串

• 最小覆蓋子串（雙指針配合貪心）

貪心思路：

• 按起點排序

• 合并或擴展覆蓋區間

• 利用當前區間更新狀態

詳細題目：

• 1. 合并區間

• 1. 劃分字母區間

• 1. 最小覆蓋子串

• 1. 區間列表的交集

• 1. 插入區間

func MergeIntervals(intervals [][]int) [][]int {if len(intervals) == 0 {return [][]int{}}sort.Slice(intervals, func(i, j int) bool {return intervals[i][0] < intervals[j][0]})merged := [][]int{intervals[0]}for i := 1; i < len(intervals); i++ {last := merged[len(merged)-1]if intervals[i][0] <= last[1] {// 重疊，合并區間if intervals[i][1] > last[1] {last[1] = intervals[i][1]}} else {// 無重疊，加入merged = append(merged, intervals[i])}}return merged
}

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4. 買賣股票系列

適用場景：

• 買賣股票問題求最大利潤

• 允許買賣次數有限/無限

• 買入賣出時機貪心選擇

貪心思路：

• 對于無限次買賣，累積所有上漲差價

• 對于有限次買賣，結合動態規劃和貪心

詳細題目：

• 1. 買賣股票的最佳時機

• 1. 買賣股票的最佳時機 II

• 1. 買賣股票的最佳時機 III（結合DP）

• 1. 買賣股票的最佳時機 IV（結合DP）

• 1. 最佳買賣股票時機含冷凍期（DP）

func MaxProfit(prices []int) int {profit := 0for i := 1; i < len(prices); i++ {if prices[i] > prices[i-1] {profit += prices[i] - prices[i-1]}}return profit
}

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5. 零錢兌換貪心（適用特定硬幣集）

適用場景：

• 面額有貪心最優結構，如常見硬幣（1、5、10、25）

• 求最少硬幣數

• 注意非標準面額需DP

貪心思路：

• 按面額降序，盡可能多用最大面額

• 直到滿足目標金額或無法找零

詳細題目：

• 1. 零錢兌換（DP推薦，貪心不一定適用）

• 零錢兌換問題變形：只用特定面額找零問題

func CoinChangeGreedy(coins []int, amount int) int {// 降序排列面額sort.Slice(coins, func(i, j int) bool {return coins[i] > coins[j]})count := 0for _, coin := range coins {if amount == 0 {break}count += amount / coinamount %= coin}if amount != 0 {return -1}return count
}

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6. 字符串貪心類

適用場景：

• 生成字典序最小/最大字符串

• 拼接最大數

• 匹配模式（解碼字符串）

• 字符串劃分問題

貪心思路：

• 按字符優先級選擇

• 利用棧或雙指針輔助選擇

• 維護當前最優局部狀態

詳細題目：

• 1. 拼接最大數

• 1. 字符串解碼

• 1. 去除重復字母

• 1. 不同字符的最小子序列

• 1. 劃分字母區間（字符串貪心和區間結合）