概述

贪心算法是对完成一件事情的方法的描述，贪心算法每一次都做出当前看起来最好的选择，而不用考虑其它可能的选择。

贪心算法的学习可以与动态规划算法进行比较，看看它到底比动态规划算法少考虑了哪些子问题，为什么可以少考虑那些子问题，而每次只专注于求解一个子问题，通过逐步递推得到原问题的答案。

贪心算法的应用场景：

解决一个问题需要多个步骤，每一个步骤有多种选择。可以使用贪心算法解决的问题，每一步只需要解决一个子问题，只做出一种选择，就可以完成任务。

可以使用「贪心算法」的问题需要满足的条件：

最优子结构：规模较大的问题的解由规模较小的子问题的解组成，区别于「动态规划」，可以使用「贪心算法」的问题「规模较大的问题的解」只由其中一个「规模较小的子问题的解」决定；
无后效性：后面阶段的求解不会修改前面阶段已经计算好的结果；
贪心选择性质：从局部最优解可以得到全局最优解。

通过具体例子理解「贪心算法」

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贪心——Greedy

概述

贪心算法的应用场景：

可以使用「贪心算法」的问题需要满足的条件：

通过具体例子理解「贪心算法」

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