第一步，當我們看到這類問題的時候，首先要聯想到貪心演算法：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。
第二步，我們嘗試看下這個問題是否可以用貪心演算法解決：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。
第三步，我們舉幾個例子看下貪心演算法產生的結果是否是最優的。
選出幾個孩子，在滿足其糖果大小需求的情況下，滿足的孩子最多。
每次選擇對糖果大小需求最小的孩子，給他最小的不小於其需求大小的糖果，直到不再有滿足。
選擇幾個紙幣，滿足總額k元，使用最少紙幣。
初始總額為k，每次選擇最大面值但不超過剩餘總額的紙幣，總額k減去此面值，再次選擇，直到總額減至0。
選擇幾個區間，滿足兩兩不相交，區間最多。
每次選擇滿足起點不與前區間相交，終點最小的區間，直到不再有滿足。
選擇幾個數字，滿足移除後，剩下數字值最小。
依次遍歷每位數字，每次選擇第乙個大於下一位的數字，將其移除，迴圈k次。
選擇n個人，按照一定的順序，滿足等待總時間最短
每次選擇服務時間最短的人優先服務，直到服務完成。
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 貪心演算法
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 algorit...