序幕
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在求解问题时采取逐步构建解决方案的策略，每一步都选择当前状态下局部最优的解，期望通过局部最优解能够得到全局最优解。
以上为了严谨性，引用了官方用语。
而用大白话总结就是：
从局部最优解，推至总体最优解
从局部规律，推至总体规律
很多时候，道理是苍白无力的。所以…
上题目
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
- 例如，
[1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。 - 相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
面对这些，是不是有点茫然而不知所措
上代码：
// 核心代码，我将其包装在函数之中int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int flag=nums.size(); // 长度if(flag>=2&&nums[0]==nums[1]) flag--;string str="";for(int i=0; i<nums.size(); ++i){if(i>1){int diff=nums[i-1]-nums[i-2];// 比较前两个数的大小if(diff>0) str="+"; // 得到的是一个趋势else if(diff<0) str="-";// 根据趋势，获得相应答案if((diff>0||str=="+")&&nums[i]>nums[i-1]) flag--;else if((diff<0||str=="-")&&nums[i]<nums[i-1]) flag--;else if(nums[i]==nums[i-1]) flag--;}}return flag; }// 若没看懂，也不碍事，看了下方的图，你一定能明悟。
什么是规律？刚刚在代码中，好像没什么局部最优呀，哈哈，大家看看下图，
，从 （5->10->13->15 ）这段局部中，我把10，13叉掉说明什么，这就是规律！
我们需要是，各种峰值，当数字处于上升阶段时，若不止一个数字，就要将其去掉
小结
其实，简单的说，贪心算法就像是
从局部，找到一个规律，并且这个规律适用于全局
一但明白这点，无论难度多大的题，我们都会怀着 勇气，去寻找规律
而非像无头苍蝇一样乱撞，摸不到东西南北