有如下場景：針對一組資料，我們定義了限制值和期望值，希望從中選出幾個資料，在滿足限制值的情況下，期望值最大。
為了達到上述目的，貪心演算法是其中的乙個解決方案。
例如，路徑選擇問題，從 s 城市至 e 城市，在只能路過 2 個城市的情況下，如何走的最短，如下圖所示：
英文全稱：greedy algorithm
每次選擇當前情況下，在對限制值同等貢獻量的情況下，對期望值貢獻最大的資料。
轉為解決上圖的問題的語言：保證每次從當前城市走到下乙個城市的路徑最短，即：路徑為 s ➡ a2 ➡ b1 ➡ e ，總長度為 1 + 1 + 2 = 4 。
貪心演算法每次計算時其結果都會受到之前 n 次結果的影響，有可能之前某一次的結果導致之後的結果都是較次的，從而得不到全域性最優解。栗子：
按照貪心演算法，路徑為 s ➡ a2 ➡ b1 ➡ e ，總長度為 1 + 5 + 7 = 13，
但是實際上最佳路徑為 s ➡ a3 ➡ b2 ➡ e，總長度為 5 + 2 + 1 = 8 。
1、霍夫曼編碼（huffman coding）
2、prim 和 kruskal 最小生成樹演算法
3、dijkstra 單源最短路徑演算法
參考：極客時間《資料結構與演算法之美》王爭（saw：game over！）這門課真心推薦，內容很經典、栗子很形象，裡面還包含了很多面試題目。真是居家旅行必備良藥。
資料結構與演算法 貪心演算法
1 給定 n 種物品和乙個揹包，物品 i 的重量是 w i 其價值是 p i 揹包的容量為 c。設物品已按單位重量價值遞減的次序排序。每種物品不可以裝入揹包多次，但可以裝入部分的物品 i。揹包問題是選擇裝入揹包中的物品，在不超過揹包容量的前提下使揹包的得總價值最大。用貪心法設計與實現乙個演算法，求解...
資料結構與演算法 貪心演算法
定義每個古董重量 揹包問題 在對問題求解時，總是作出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體上加以考慮，它所作出的僅僅是在某種意義上的區域性最優解 是否是全域性最優，需要證明 有一天海盜們截獲了一艘裝滿各種各樣古董的貨船，每一件都價值連城，一旦打碎就是去了價值，海盜船載重量為c，每件固定的重量為w...
資料結構與演算法 （2）貪心演算法
貪心演算法在對問題進行求解時，總是做出在當前看來最好的選擇，即不從整體最優上加以考慮，而是進行某種意義上的區域性最優解。一般將求解過程分成若干個步驟，但每個步驟都應用貪心原則，選取當前狀態下最好 最優的選擇 區域性最有利的選擇 並以此希望最後堆疊出的結果也是最好 最優的解 分析 1.確定初始位置和能...