什么是贪心算法呢？
贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法需要满足更多的条件（贪心选择性质），但是效率比动态规划要高。
比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间，如果能使用动态规划消除重叠子问题，就可以降到多项式级别的时间，如果满足贪心选择性质，那么可以进一步降低时间复杂度，达到线性级别的。
什么是贪心选择性质呢?
简单说就是：每一步都做出一个局部最优的选择，最终的结果就是全局最优。注意哦，这是一种特殊性质，其实只有一部分问题拥有这个性质。
比如你面前放着 100 张人民币，你只能拿十张，怎么才能拿最多的面额？显然每次选择剩下钞票中面值最大的一张，最后你的选择一定是最优的。
然而，大部分问题明显不具有贪心选择性质。比如打斗地主，对手出对儿三，按照贪心策略，你应该出尽可能小的牌刚好压制住对方，但现实情况我们甚至可能会出王炸。这种情况就不能用贪心算法，而得使用动态规划解决，参见「动态规划解决博弈问题」。
一、概念
很经典的贪心算法问题 Interval Scheduling（区间调度问题）。
给很多形如 [start, end] 的闭区间，算出这些区间中最多有几个互不相交的区间。
本质是求这些时间区间的最大不相交子集。
二、贪心解法
正确的思路可以分为以下三步：
1、从区间集合 intvs 中选择一个区间 x，这个 x 是在当前所有区间中结束最早的（end 最小）。
2、把所有与 x 区间相交的区间从区间集合 intvs 中删除。
3、重复步骤 1 和 2，直到 intvs 为空为止。之前选出的那些 x 就是最大不相交子集。
步骤1可以按每个区间的 end 数值升序排序。所有与 x 相交的区间必然会与 x 的 end 相交；如果一个区间不想与 x 的 end 相交，它的 start 必须要大于（或等于）x 的 end。
public int intervalSchedule(int[][] intvs) {
if (intvs.length == 0) return 0;
// 按 end 升序排序
Arrays.sort(intvs, new Comparator<int[]>() {
public int compare(int[] a, int[] b) {
return a[1] - b[1];
}
});
// 至少有一个区间不相交
int count = 1;
// 排序后，第一个区间就是 x
int x_end = intvs[0][1];
for (int[] interval : intvs) {
int start = interval[0];
if (start >= x_end) {
// 找到下一个选择的区间了
count++;
x_end = interval[1];
}
}
return count;
}
三、Leetcode题目
435、无重叠区间
452、用最少数量的箭引爆气球
