貪心演算法（又稱貪婪演算法）是指，在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，演算法得到的是在某種意義上的區域性最優解 。
貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，關鍵是貪心策略的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，做出的只是在某種意義上的區域性最優解 。
貪心演算法一般按如下步驟進行：
①建立數學模型來描述問題 。
②把求解的問題分成若干個子問題 。
③對每個子問題求解，得到子問題的區域性最優解 。
④把子問題的解區域性最優解合成原來解問題的乙個解。
貪心演算法是一種對某些求最優解問題的更簡單、更迅速的設計技術。貪心演算法的特點是一步一步地進行，常以當前情況為基礎根據某個優化測度作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪心演算法採用自頂向下，以迭代的方法做出相繼的貪心選擇，每做一次貪心選擇，就將所求問題簡化為乙個規模更小的子問題，通過每一步貪心選擇，可得到問題的乙個最優解。雖然每一步上都要保證能獲得區域性最優解，但由此產生的全域性解有時不一定是最優的，所以貪心演算法不要回溯 。
貪心演算法可解決的問題通常大部分都有如下的特性：
1、有乙個以最優方式來解決的問題。為了構造問題的解決方案，有乙個候選的物件的集合：比如不同面值的硬幣 。
2、隨著演算法的進行，將積累起其他兩個集合：乙個包含已經被考慮過並被選出的候選物件，另乙個包含已經被考慮過但被丟棄的候選物件 。
3、有乙個函式來檢查乙個候選物件的集合是否提供了問題的解答。該函式不考慮此時的解決方法是否最優 。
4、還有乙個函式檢查是否乙個候選物件的集合是可行的，即是否可能往該集合上新增更多的候選物件以獲得乙個解。和上乙個函式一樣，此時不考慮解決方法的最優性 。
5、選擇函式可以指出哪乙個剩餘的候選物件最有希望構成問題的解 。
6、最後，目標函式給出解的值 。
貪心演算法介紹
一 基本概念 所謂貪心演算法是指，在對問題求解時，總是做出在 當前看來是最好的選擇 也就是說，不從整體最優上加以考慮，他所做出的僅是在某種意義上的 區域性最優解 貪心演算法沒有固定的演算法框架，演算法設計的關鍵是貪心策略的選擇。必須注意的是，貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，選擇的貪心策略...
經典貪心演算法 貪心演算法概述
貪心演算法具有最優子問題結構，它的特點是 短視 每次選擇對當前局面最有利的決策，來一步步獲得最優解。我個人認為，貪心不是乙個具體的方法，而是一類方法，貪心演算法的關鍵不在於想到，而在於正確性的證明。要證明乙個貪心演算法是正確的，需要證明我們可以把乙個最優解逐步轉化為我們用貪心演算法所得到的解，而解不...
演算法 貪心演算法
把乙個複雜問題分解為一系列較為簡單的區域性最優選擇，每乙個選擇都是對當前解的乙個擴充套件，知道獲得問題的完整解。在解決問題的策略上目光短淺，只根據當前已有的資訊做出選擇，而且一旦做出了選擇，不管將來有什麼結果這個選擇都不會改變。換言之，貪心法並不是從整體最優考慮，它所做出的選擇只是在某種意義上的區域...