贪心算法

资 源 简 介

贪心算法

详 情 说 明

贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法策略。它的核心思想是通过局部最优解的累积来逼近全局最优解，这种"短视"的策略虽然不能保证对所有问题都得到最优解，但在许多实际场景中能高效地获得令人满意的解决方案。

贪心算法适用于具有贪心选择性质的问题，即局部最优解能导致全局最优解的情况。典型应用场景包括找零钱问题、霍夫曼编码、最小生成树算法等。算法通常按照以下步骤实现：首先将问题分解为若干子问题，然后对每个子问题做出最优选择，最后将这些选择组合成问题的解。

需要注意的是，贪心算法并不适合所有问题，比如某些背包问题。在使用前必须验证问题是否具有贪心性质，否则可能得到次优解。与动态规划相比，贪心算法通常更高效，因为它不需要保存子问题的解，但也因此丧失了回溯调整的可能性。