一、背景
在軟考的準備中。遇到了演算法。聽過來人收。演算法研究好了就非常easy，研究不好就認為非常難。於是想著對演算法做個總結。由於演算法不只在大題中占有15分，並且在選擇題中相同也會出現。尤其是考複雜度和各種演算法的適用情況，
貪心（目光短淺）：就像找男女朋友一樣，不求最好。僅僅求合適（可行解）
二、怎樣知道在某種情況下用貪心是合適的呢？
貪心策略適用的前提是：區域性最優策略能導致產生全域性最優解。
實際上。貪心演算法適用的情況非常少。一般，對乙個問題分析是否適用於貪心演算法，能夠先選擇該問題下的幾個實際資料進行分析，就可做出推斷。
三、貪心演算法實現的基本步驟：
通過乙個候選集合c作為問題的可能解。（終於解均取自於候選集合c）
比如。在找零錢問題中。各種面值的貨幣構成候選集合。
2、解集合(s)
每完畢一次貪心選擇，將乙個解放入s，終於獲得乙個完整解s
檢查解集合s是否構成問題的完整解。
比如，在找零錢問題中。解決函式是已付出的貨幣金額恰好等於應付款。
即貪心策略。這是貪心法的關鍵，選擇出最有希望構成問題的解的物件。（這個選擇函式通常和目標函式有關）
比如，在找零錢問題中，貪心策略就是在候選集合中選擇面值最大的貨幣。
檢查解集合中增加乙個候選物件是否可行。（增加下乙個物件後是不是滿足約束條件）
比如，在找零錢問題中。可行函式是每一步選擇的貨幣和已付出的貨幣相加不超過應付款。
四、貪心演算法的實現框架
從問題的某一初始解出發；
while （能朝給定總目標前進一步）
由全部解元素組合成問題的乙個可行解；
用c解釋例如以下：
greedy(c) //c是問題的輸入集合即候選集合
; //初始解集合為空集
while (not solution(s)) //集合s沒有構成問題的乙個解
; c=c-;
} return s;
}
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貪心演算法之prim演算法
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