【OI】基本程序题集解题报告主要涵盖了贪心算法的应用，通过多个具体的题目解析来阐述这一策略。贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。
1. **删数问题**：该问题的核心在于如何通过删除数字来获得最小的数。当只删除一个数字时，可以通过比较相邻数字的大小来决定删除哪个。对于s>1的情况，重复这一过程s次即可。
2. **旅行家的预算**：此问题涉及动态规划或贪心策略。旅行家需要确定在哪个加油站加油以达到成本最低。如果在当前加油站加油可以到达一个价格更低的加油站，那么就只加到能到达那个低价站的程度；如果没有，就在当前位置加满油，然后尽可能远地前进。
3. **线段覆盖**：线段覆盖问题采用贪心策略，每次都选取右端点最小的线段，以此减少公共部分并确保解决方案的最优性。这是因为右端点越小，对后续线段的影响越小，保留这条线段能最小化覆盖范围。
4. **背包问题**：经典的0-1背包问题，采用贪心策略，每次选取单位价值最高的物品放入背包，直到背包满或物品用完，以达到最大价值。
5. **任务调度**：此问题涉及到优化任务完成时间和罚款。通过调整任务顺序，使得迟任务的罚款总和最小化，早任务的罚款总和最大化。这可以通过排序和贪心交换策略实现，确保早任务优先，同时避免迟任务排在前面。
6. **果子合并**：为了最小化移动果子的总和，每次选择两对最小的果子进行合并，这是典型的贪心选择。
7. **射击竞赛**：统计并选择白格最少的行作为射击目标，逐步消除所有行的白格，确保每个行都有射击格。如果所有行都有射击格，但在列上还有未射击的格子，只需随机选择一格射击。
8. **任务安排**：任务安排问题分两步解决，先用贪心法安排A机器，每次选择完成时间最短的机器处理工作；然后对B机器，可先假设所有机器平等，用类似方法进行匹配，以求得最短时间。
9. **最小差距**：对于奇数个数的序列，通过贪心策略，让位数接近的数字排在一起，奇数位置的数字升序，偶数位置的降序；对于偶数个数，不能简单应用奇数策略，需要更复杂的算法设计。
以上题目展示了贪心算法在解决实际问题中的有效性，通过局部最优选择逐步逼近全局最优解。然而，贪心算法并不适用于所有问题，有些问题可能需要动态规划或其他复杂策略。在设计算法时，理解问题特性并选择合适的策略至关重要。
