程序员属于软考初级资格考搭嫌好试，程序员考试科目包含基础知识与应用技术，两个科目都是笔试。
程序员考试科目
1、计算机硬软件基础知识，考试时间为150分钟。
2、程序设计，考试时间为150分钟。
程序员考试要求
1、掌握数制及其转换、数据的机内表示、算术和逻辑运算，以及相关的应用数学基础知识；
2、理解计算机的组成以及各主要部件的性能指标；
3、掌握 *** 作系统、程序设计语言的基础知识；
4、熟练掌握计算机常用办公软件的基本 *** 作方法；
5、熟练掌握基本数据结构和常用算法；
6、熟练掌握C程序设计语言，以及C++、Java、Visual Basic中一种程序设计语言；
7、熟悉数据库、网络和多媒体的基础知识；
8、掌握软件工程的基础知识，了解软件过程基本知识、软件开发项目管理的常识；
9、了解常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规知铅的基本知者戚识；
10、了解信息化、计算机应用的基础知识；
11、正确阅读和理解计算机领域的简单英文资料。
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贪心是人类自带的能力，贪心算法是在贪心决策上进行统筹规划的统称。
比如一道常见的算法笔试题---- 跳一跳 ：
我们自然而然能产生一种解法：尽可能的往右跳，看最后是否能到达。
本文即是对这种贪心决策的介绍。
狭义的贪心算法指的是解最优化问题的一种特殊方法，解决过程中总是做出当下最好的选纤启择，因为具有最优子结构的特点，局部最优解可以得到全局最优解；这种贪心算法是动态规划的一种特例。 能用贪心解决的问题，也可以用动态规划解决。
而广义的贪心指的是一种通用的贪心策略，基于当前局面而进行贪心决策。以 跳一跳 的题目为例：
我们发现的题目的核心在于 向右能到达的最远距离 ，我们用maxRight来表示；
此时有一种贪心的策略：从第1个盒子开始向右遍历，对于每个经过的盒子，不断更新maxRight的值。
贪毁局如心的思考过程类似动态规划，依旧是两步： 大事化小 ， 小事化了 。
大事化小：
一个较大的腊山问题，通过找到与子问题的重叠，把复杂的问题划分为多个小问题；
小事化了：
从小问题找到决策的核心，确定一种得到最优解的策略，比如跳一跳中的 向右能到达的最远距离 ；
在证明局部的最优解是否可以推出全局最优解的时候，常会用到数学的证明方式。
如果是动态规划：
要凑出m元，必须先凑出m-1、m-2、m-5、m-10元，我们用dp[i]表示凑出i元的最少纸币数；
有 dp[i]=min(dp[i-1], dp[i-2], dp[i-5], dp[i-10]) + 1
容易知道 dp[1]=dp[2]=dp[5]=dp[10]=1 ；
根据以上递推方程和初始化信息，可以容易推出dp[1~m]的所有值。
似乎有些不对？ 平时我们找零钱有这么复杂吗？
从贪心算法角度出发，当m>10且我们有10元纸币，我们优先使用10元纸币，然后再是5元、2元、1元纸币。
从日常生活的经验知道，这么做是正确的，但是为什么？
假如我们把题目变成这样，原来的策略还能生效吗？
接下来我们来分析这种策略：
已知对于m元纸币，1，2，5元纸币使用了a，b，c张，我们有a+2b+5c=m；
假设存在一种情况，1、2、5元纸币使用数是x，y，z张，使用了更少的5元纸币（z<c），且纸币张数更少（x+y+z<a+b+c），即是用更少5元纸币得到最优解。
我们令k=5*(c-z)，k元纸币需要floor(k/2)张2元纸币，k%2张1元纸币；（因为如果有2张1元纸币，可以使用1张2元纸币来替代，故而1元纸币只能是0张或者1张）
容易知道，减少(c-z)张5元纸币，需要增加floor(5*(c-z)/2)张2元纸币和(5*(c-z))%2张纸币，而这使得x+y+z必然大于a+b+c。
由此我们知道不可能存在使用更少5元纸币的更优解。
所以优先使用大额纸币是一种正确的贪心选择。
对于1、5、7元纸币，比如说要凑出10元，如果优先使用7元纸币，则张数是4；（1+1+1+7）
但如果只使用5元纸币，则张数是2；（5+5）
在这种情况下，优先使用大额纸币是不正确的贪心选择。（但用动态规划仍能得到最优解）
如果是动态规划：
前i秒的完成的任务数，可以由前面1~i-1秒的任务完成数推过来。
我们用 dp[i]表示前i秒能完成的任务数 ；
在计算前i秒能完成的任务数时，对于第j个任务，我们有两种决策：
1、不执行这个任务，那么dp[i]没有变化；
2、执行这个任务，那么必须腾出来(Sj, Tj)这段时间，那么 dp[i] = max(dp[i], dp[ S[j] ] ) + 1 ；
比如说对于任务j如果是第5秒开始第10秒结束，如果i>=10，那么有 dp[i]=max(dp[i], dp[5] + 1)； （相当于把第5秒到第i秒的时间分配给任务j）
再考虑贪心的策略，现实生活中人们是如何安排这种多任务的事情？我换一种描述方式：
我们自然而然会想到一个策略： 先把结束时间早的兼职给做了！
为什么？
因为先做完这个结束时间早的，能留出更多的时间做其他兼职。
我们天生具备了这种优化决策的能力。
这是一道 LeetCode题目 。
这个题目不能直接用动态规划去解，比如用dp[i]表示前i个人需要的最少糖果数。
因为（前i个人的最少糖果数）这种状态表示会收到第i+1个人的影响，如果a[i]>a[i+1]，那么第i个人应该比第i+1个人多。
即是 这种状态表示不具备无后效性。
如果是我们分配糖果，我们应该怎么分配？
答案是： 从分数最低的开始。
按照分数排序，从最低开始分，每次判断是否比左右的分数高。
假设每个人分c[i]个糖果，那么对于第i个人有 c[i]=max(c[i-1],c[c+1])+1 （c[i]默认为0，如果在计算i的时候,c[i-1]为0，表示i-1的分数比i高）
但是，这样解决的时间复杂度为 O(NLogN) ，主要瓶颈是在排序。
如果提交，会得到 Time Limit Exceeded 的提示。
我们需要对贪心的策略进行优化：
我们把左右两种情况分开看。
如果只考虑比左边的人分数高时，容易得到策略：
从左到右遍历，如果a[i]>a[i-1]，则有c[i]=c[i-1]+1；否则c[i]=1。
再考虑比右边的人分数高时，此时我们要从数组的最右边，向左开始遍历：
如果a[i]>a[i+1], 则有c[i]=c[i+1]+1；否则c[i]不变；
这样讲过两次遍历，我们可以得到一个分配方案，并且时间复杂度是 O(N) 。
题目给出关键信息：1、两个人过河，耗时为较长的时间；
还有隐藏的信息：2、两个人过河后，需要有一个人把船开回去；
要保证总时间尽可能小，这里有两个关键原则： 应该使得两个人时间差尽可能小（减少浪费），同时船回去的时间也尽可能小（减少等待）。
先不考虑空船回来的情况，如果有无限多的船，那么应该怎么分配？
答案： 每次从剩下的人选择耗时最长的人，再选择与他耗时最接近的人。
再考虑只有一条船的情况，假设有A/B/C三个人，并且耗时A<B<C。
那么最快的方案是：A+B去, A回；A+C去；总耗时是A+B+C。（因为A是最快的，让其他人来回时间只会更长， 减少等待的原则 ）
如果有A/B/C/D四个人，且耗时A<B<C<D，这时有两种方案：
1、最快的来回送人方式，A+B去；A回；A+C去，A回；A+D去； 总耗时是B+C+D+2A （减少等待原则）
2、最快和次快一起送人方式，A+B先去，A回；C+D去，B回；A+B去；总耗时是 3B+D+A （减少浪费原则）
对比方案1、2的选择，我们发现差别仅在A+C和2B；
为何方案1、2差别里没有D？
因为D最终一定要过河，且耗时一定为D。
如果有A/B/C/D/E 5个人，且耗时A<B<C<D<E，这时如何抉择？
仍是从最慢的E看。（参考我们无限多船的情况）
方案1，减少等待；先送E过去，然后接着考虑四个人的情况；
方案2，减少浪费；先送E/D过去，然后接着考虑A/B/C三个人的情况；（4人的时候的方案2）
到5个人的时候，我们已经明显发了一个特点：问题是重复，且可以由子问题去解决。
根据5个人的情况，我们可以推出状态转移方程 dp[i] = min(dp[i - 1] + a[i] + a[1], dp[i - 2] + a[2] + a[1] + a[i] + a[2])
再根据我们考虑的1、2、3、4个人的情况，我们分别可以算出dp[i]的初始化值：
dp[1] = a[1]
dp[2] = a[2]
dp[3] = a[2]+a[1]+a[3]
dp[4] = min(dp[3] + a[4] + a[1], dp[2]+a[2]+a[1]+a[4]+a[2])
由上述的状态转移方程和初始化值，我们可以推出dp[n]的值。
贪心的学习过程，就是对自己的思考进行优化。
是把握已有信息，进行最优化决策。
这里还有一些收集的 贪心练习题 ，可以实践练习。
这里 还有在线分享，欢迎报名。
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