1. 何为贪心算法

贪心算法又称贪婪算法，是指在对问题求解时，总是做出在当前步骤看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，所做出的是在某种意义上的局部最优解。

2. 贪心算法的特点

贪心策略的选择只跟当前有关，跟前面的状态没有关系；
贪心算法通过迭代把总问题分解为若干个子问题，通过求解子问题，然后把子问题最优解合成总问题的最优解；
贪心算法可以归结为每次求最大值（最小值）

3. 汽车加油问题

问题描述

一辆汽车加满油一次可以跑300公里，现该车在第一个加油站出发时加满油，然后需要陆续经过间隔为[150,180,120,100,280,160]的加油站，指出在哪些油站加油，可以加油次数最少，算出加油次数。

意即该汽车一次最多跑300公里，第一次在起点加满油，途径的加油站间隔为[150,180,120,100,280,160]，求加油最少次数。

图解

代码实现

def oil(n,distance):i=1                           #起始站加油算第一次count=0                       #当前站与下一站的距离for one in distance:count+=one                #试着继续累加公里数，尽量跑最长距离if n<count:               #加满油开始持续跑，超过当前加油距离累加公里数print('%d公里开始处加油'%(one))#累加距离等于或超过一次跑最长距离，要加油了count=one             #加满油，从新开始累计跑的距离i+=1                  #计加油次数return i
n=300
dis=[150,180,120,100,280,160]    #要求距离间隔都小于n，否则汽车中途要抛锚了
#dis=[150,60,50,180,120,100,280,160]
num=oil(n,dis)
print('该车最少要加油%d次'%(num))

结果：

小结

加满油每跑一次都算出最长可跑的距离，最后把所有加油次数累加，求得最少加油次数；
每加油跑一次求局部最长值，累计加油跑了多少次，就可以求得跑完路程的局部最优解，满足贪心算法的思路；
该算法直接给出了加油站之间的距离，并保证了加油站之间的距离都小于汽车一次加满油跑的距离，否则该算法会存在与事实不符问题（汽车容易没油，半路抛锚）。

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