貪心策略取得最優解的條件什麼是貪心演算法？

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。(區域性最優解，而不是整體最優解)

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，選擇的貪心策略必須具備無後效性(即某個狀態以後的過程不會影響以前的狀態，只與當前狀態有關。)所以，對所採用的貪心策略一定要仔細分析其是否滿足無後效性。

把求解的問題分成若干個子問題

對每個子問題求解，得到子問題的區域性最優解(不能保證求得的最後解是最佳的)

把子問題的解區域性最優解合成原來問題的乙個解

可以看出貪心演算法和動態規劃非常相似，但是兩者存在部分區別

1)貪心演算法每一步的最優解一定包含上一步的最優解，上一步之前的最優解則不作保留。而動態規劃全域性最優解中一定包含某個區域性最優解，但不一定包含前乙個區域性最優解，因此需要記錄之前的所有的區域性最優解。

2)貪心演算法只能求滿足某些約束條件的可行解的範圍。

3)貪心不能保證求得的最後解是最佳的，一般複雜度低。而動態規劃本質是窮舉法，可以保證結果是最佳的，複雜度高。

1)指定幣值和相應的數量，用最少的數量湊齊某金額

思路：優先選擇面值大的錢幣，以此類推，直到湊齊總金額

public int getcoinnum(int sum, int values, int counts)         add = add + num * values[i];        result[i] = num;    }        return result;}

2)部分揹包問題，物品可以不完全放入包中，求價值最大的方案

思路：選擇單位重量價值最高的物品，將盡可能多的該物品裝入揹包，直到揹包裝滿為止。

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