貪心演算法總是作出在當前看來最好的選擇。也就是說貪心演算法並不從整體最優考慮，它所作出的選擇只是在某種意義上的區域性最優選擇。
基本思想：貪心演算法並不從整體最優上加以考慮，它所做的選擇只是在某種意義上的區域性最優解。
基本要素：最優子結構性質和貪心選擇性質。
和動態規劃區別：
動態規劃演算法中，每步所做的選擇往往依賴於相關子問題的解，因而只有在解出相關子問題時才能做出選擇。而貪心演算法，僅在當前狀態下做出最好選擇，即區域性最優選擇，然後再去解做出這個選擇後產生的相應的子問題。
字首碼：對每乙個字元規定乙個0,1串作為其**，並要求任一字元的**都不是其他字元**的字首。
可以用二叉樹作為字首碼的資料結構：樹葉表示給定字元；從樹根到樹葉的路徑當作該字元的字首碼，如下：
問題：哈夫曼提出構造最優字首碼的貪心演算法，由此產生的編碼方案稱為哈夫曼編碼。
解決思路：
過程如下：
帶權路徑：wpl = 41 + 123 + 133 + 163 + 54 + 94
問題：給定帶權有向圖g=(v,e),其中每條邊的權都是非負數。給定乙個起始頂點，成為源。計算從源到所有其他定點的最短路徑長度。路徑長度是各邊權重之和。該問題稱為單源最短路徑問題。
解題思路：
dijkstra演算法（迪傑斯特拉演算法）是解單源最短路徑問題的貪心演算法。
步驟：（1）建立頂點集合 s ，初始只包含源點；設 u 為貪心選擇的頂點，不斷將 u 新增到 s 中。
（2）建立陣列 dist[i]，存源到 i 點的距離。若源與點 i 直接相連，則 dist[i] 等於權重，若源與 i 不直接相連，則 dist[i]=∞。
（3）選取最小的 dist[i] 對應的頂點 u 存入到 s 中。根據 s 中的頂點更新 dist[i]。
（4）重複（3）步驟，直到 s 包含所有頂點時，結束演算法。
問題：在乙個有權連通圖中，生成樹的各邊權值之和稱為生成樹的代價。在網路的所有生成樹中，權值最小的那顆生成樹稱為最小代價生成樹，簡稱為最小生成樹。討論問題就是如何尋找一顆各邊權的總和最小的生成樹。
解決思路：
貪心演算法經典問題 硬幣找零
這是乙個用最少硬幣支付指定額度的問題。一 問題描述 如下圖圖一，設有6種不同面值的硬幣，各硬幣的面值分別為5分 1角 2角 5角 1元 2元。現要用這些面值的硬幣來購物和找錢。購物時規定了可以使用的各種面值的硬幣個數。假定商店裡各面值的硬幣足夠多，顧客也可用多種方式支付，在一次購物中希望使用最少硬幣...
回溯演算法經典例子
例如，對於 n 3 的 01 揹包問題，可以用完全二叉樹表示其解空間 解空間樹的型別 子集樹 當所給問題是從 n 個元素的集合 s 中找出 s 滿足某種性質的子集時，相應的解空間樹稱為子集樹。void backtrack int t 排列樹 當所給問題是確定 n 個元素滿足某種性質的排列時，相應的解...
貪心演算法幾個經典例子 關於貪心演算法，你該了解這些！
回溯結束，貪心正式開始，你準備好了麼？貪心的本質是選擇每一階段的區域性最優，從而達到全域性最優 這麼說有點抽象，來舉乙個例子 例如，有一堆鈔票，你可以拿走十張，如果想達到最大的金額，你要怎麼拿？指定每次拿最大的，最終結果就是拿走最大數額的錢。每次拿最大的就是區域性最優，最後拿走最大數額的錢就是推出全...