第一套題主要用貪心演算法來解決問題，貪心演算法簡單來說就是從區域性最優解，進而求得整體最優解，其中難點就是選擇貪心標準，貪心標準的選擇選的巧妙問題就會變的很簡單，比如第一題搬桌子的題，就是把房間轉化為對應的走廊號，問題就簡化了很多。
貪心演算法的題目有的可以很簡單的看出來，常見典型的題有，揹包問題，最優裝載問題，活動安排問題（例如problem e，就是安排節目順序），還有釣魚問題（真的很難=_=||）。
例如problem r是典型的裝載問題，其實一開始就是跟著感覺寫**，把所有情況模擬出來就行了，把每個盒子都填滿就行了唄，寫完之後感覺太low了，沒什麼技術含量，就去看看網上大牛寫的，沒想到，我這種方法就是貪心，貪心標準就是把盒子填滿，其實貪心顧名思義，就是每次都貪心求得問題最優解，那麼到最後就是最優解。
有的題目很難看出是貪心題目，或者貪心標準很難去選擇，這時候就需要，將問題轉化，例如problem l，就是將點轉化為座標上的線段，進而轉化成類似活動的安排問題，還有
problem f，雖然題目看起來是兩個問題，第一問花的紙幣數最少，第二問花的紙幣數最多，其實第二個問題換一種表述方式就是，剩的紙幣最少，這樣兩個問題成了紙幣最少的問題，只需要同乙個貪心標準就可以了。
總之貪心標準的選擇是重點與難點，問題的轉化能力需要多多看一些經典例題，並汲取其中巧妙的思想才可以。
總結 貪心演算法 貪心演算法入門總結
英語 greedy algorithm，又稱貪婪演算法，是一種在每一步選擇中都採取在當前狀態下最好或最優 即最有利 的選擇，從而希望導致結果是最好或最優的演算法。比如在旅行推銷員問題中，如果旅行員每次都選擇最近的城市，那這就是一種貪心演算法。貪心演算法在有最優子結構的問題中尤為有效。最優子結構的意思...
貪心演算法總結
在求最優解問題的過程中，依據某種貪心標準，從問題的初始狀態出發，直接去求每一步的最優解，通過若干次的貪心選擇，最終得出整個問題的最優解，這種求解方法就是貪心演算法。從貪心演算法的定義可以看出，貪心演算法不是從整體上考慮問題，它所做出的選擇只是在某種意義上的區域性最優解，而由問題自身的特性決定了該題運...
貪心演算法總結
貪心演算法聽課的時候本著一重迴圈排序，找到區域性最優解，迴圈一次由區域性最優過渡到整體最優，這種單一的模式，後來做到田忌賽馬問題開始發現貪心並不只是乙個迴圈來解決的問題思想，他更多的應該更加強調的是尋找區域性最優解由區域性最優的最優即為最終解的過程 不一定要用到迴圈也不一定只用一次迴圈 其中主要的幾...