对胃口值和饼干尺寸都进行排序，然后最大的饼干优先满足胃口值较大的。这里求解思想是贪心，实现过程用的是双指针，一个遍历g，一个遍历s。

class Solution {
public:
    int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
        sort(g.begin(),g.end());
        sort(s.begin(),s.end());
        int i = g.size() - 1;
        int j = s.size() - 1;
        int maxNum = 0;
        while(j >= 0 && i >= 0){
            if(s[j] >= g[i]){
                maxNum++;
                j--;
                i--;
            }
            else{
                i--;
            }
        }
        return maxNum;
    }
};

题目中说子序列 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。但其实不必删除元素，因为只需要求序列长度而不需要直到具体的序列。代码随想录中给出的方法是求极值，但是这样会涉及到边界的处理，最左边和做右边的两个点不好处理。进一步，可以转化为求区间，一个区间对应着两个点，中间点是两个区间共用的，因此最后的子序列长度等于区间数再加1，这里的区间是递增和递减交替出现的，如下图所示：

求递增和递减区间就可以不用关注边界点了。用两个变量来记录上一个区间和当前区间的变化情况（包括递增和递减，注意这里只求递增和递减区间，保持不变的情况不统计），这里用-1表示递减，1表示递增，0表示保持不变，这样只要上一个区间的状态的当前不同就认为是两个区间。这样做可以不用关注边界。
总结来说，就是把原来的小区间按照其数值的变化情况重新划分区间，划分为三大类：递增，递减，非增非减（即保持不变），但是只统计递增和递减区间。
代码实现如下：

class Solution {
public:
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        int len = 0;
        int pre = 0;  //用0标记区间内数值保持不变的情况，这种区间不统计
        int cur;
        for(int i = 1;i < nums.size(); i++){
            int diff = nums[i] - nums[i-1];
            if(diff > 0) cur = 1;  //用1标记递增
            else if(diff < 0) cur = -1;  //用-1标记递减
            else cur = 0;   //用0标记数值保持不变
            if(cur != 0 && cur != pre){  //如果两个区间增减不同就进行统计
                len++;
                pre = cur;
            }
        }
        return len+1;
    }
};

可以用暴力求解，但是会超时。两层for循环，i遍历外层，j遍历内层，组成的区间为[i,j]。代码如下：

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
    	int sum ;
    	int max = INT_MIN;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            sum = 0;
            for(int j = i; j < nums.size(); j++){
                sum += nums[j];
                if(sum > max)   max = sum;
            }
        }
        return max;
    }
};