贪婪算法简介

贪心算法（Greedy Algorithm），又称贪婪算法、贪心法，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，从而希望全局结果是最好或最优的算法。

思路

贪心算法常见的思路是：从问题的某一个初始解出发逐步地进行，根据某种优化策略，每次尽可能地寻找局部最优解，最终得到全局最优解。

示例

下面用一个示例来说明贪心算法的思路：

假设现在有一个人需要购买尽可能多的物品，但是他的背包最多只能装下10kg的东西。有如下物品：

| 物品 | 重量（kg） | 价格（元） | | --- | --- | --- | | A | 2 | 4 | | B | 3 | 5 | | C | 4 | 6 | | D | 5 | 10 | | E | 9 | 18 |

那么如何才能使这个人花最少的钱买到最多的物品呢？

我们可以按照如下贪心策略：

1. 按照每一件物品的单价（即价格÷重量），从高到低排序；
2. 按从高到低的顺序依次将物品放入背包，直到背包的容量达到10kg为止。

按照贪心策略，我们得到了最优解：选出物品A、B、C和D，总共重量为14kg，总共价格为25元。而如果选择其他的策略，比如按照重量从小到大排序，或者按照价格从低到高排序，都无法得到最优解。

优缺点

贪心算法的优点是：简单易懂、易于编程实现，对于一些组合优化问题可以高效地求出最优解。

其缺点则是：不能保证全局最优解，有时候只能得到局部最优解；在求解某些问题时，贪心策略不一定是最优的，需要通过对问题进行分析，确认贪心策略的正确性。

参考资料

1. 维基百科-贪心算法
2. 图解算法-贪心算法
3. 菜鸟教程-贪心算法简介