贪心算法在 Go 里不是靠“写个模板”就能套用的，它本质是“排序 + 单次遍历”的组合技，核心在于选对排序维度和判断条件。
怎么选排序规则？看局部最优定义
贪心能否成立，取决于你定义的“当前最好”是否真能导向全局最优。比如：
-
findContentChildren：孩子胃口g和饼干尺寸s都升序——让最小的可用饼干喂最小胃口的孩子，避免浪费 -
canCompleteCircuit：不排序，而是用净油量gas[i] - cost[i]累积判断——起始点必须是第一个使累积值由负转非负的位置 -
lastStoneWeight：每次取最大两个，所以用heap（最大堆）或每次sort.Ints后取末尾——但后者 O(n²log n)，实际应手写堆
错把“按身高排序”当成万能解（如误用于分发糖果），会导致逻辑断裂；贪心没有银弹，排序依据必须从问题约束里反推。
为什么 maxSubArray 不该用贪心？边界容易漏
很多人抄了「当前和
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
Golang Uber Dig
下载
使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
- 它隐含假设：负数前缀永远拖累后续，所以可丢弃——这成立，但仅当目标是「连续」且「求和」
- 若题目改成「最多跳过一个元素的最大子数组和」，贪心立刻失效，必须上动态规划
- 输入全负时，
currSum = 0重置会错失唯一解，正确写法要初始化maxSum = nums[0]并在循环中更新
贪心不是“快就用它”，而是“证明局部最优可传递”之后才敢用；否则就是拿锤子找钉子。
sort.Slice 自定义排序写错，贪心直接崩
Go 的 sort.Slice 是贪心前置关键，但闭包里写错逻辑等于白干：
- 比较函数返回
true表示“i 应该排在 j 前面”，不是“i 比 j 大” - LeetCode 406：
sort.Slice(people, func(i, j int) bool { if people[i][0] != people[j][0] { return people[i][0] > people[j][0] }; return people[i][1] ——身高降序、位置升序，少一个分号或反向就全乱 - 浮点数或结构体字段比较时忘记处理相等情况，
sort可能 panic 或结果不稳定
建议所有自定义排序都加一两行注释，写明“谁在前、谁在后、为什么”，比调试快十倍。
贪心最危险的坑，是你以为自己在做选择，其实只是在给排序找借口——没想清楚“为什么结束时间早就该优先”，光写 sort.Slice(..., func() bool { return intervals[i][1] ，跑不过测试只是时间问题。
