什么是貪心算法？
維基百科對其的定義如下：

貪心算法（英語：greedy algorithm），又稱貪婪算法，是一種在每一步選擇中都采取在當(dāng)前狀態(tài)下最好或最優(yōu)（即最有利）的選擇，從而希望導(dǎo)致結(jié)果是最好或最優(yōu)的算法。
貪心算法在有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)的問題中尤為有效。最優(yōu)子結(jié)構(gòu)的意思是局部最優(yōu)解能決定全局最優(yōu)解。簡單地說，問題能夠分解成子問題來解決，子問題的最優(yōu)解能遞推到最終問題的最優(yōu)解。
貪心算法與動態(tài)規(guī)劃的不同在于它對每個子問題的解決方案都做出選擇，不能回退。動態(tài)規(guī)劃則會保存以前的運算結(jié)果，并根據(jù)以前的結(jié)果對當(dāng)前進(jìn)行選擇，有回退功能。
貪心法可以解決一些最優(yōu)化問題，如：求圖中的最小生成樹、求哈夫曼編碼……對于其他問題，貪心法一般不能得到我們所要求的答案。一旦一個問題可以通過貪心法來解決，那么貪心法一般是解決這個問題的最好辦法。由于貪心法的高效性以及其所求得的答案比較接近最優(yōu)結(jié)果，貪心法也可以用作輔助算法或者直接解決一些要求結(jié)果不特別精確的問題。

某種程度上，貪心算法和動態(tài)規(guī)劃有一定的相似性都是先分解子問題。但動態(tài)規(guī)劃實質(zhì)上是窮舉法，只是會省去重復(fù)計算，更像是一種途徑和方法而不是一種特殊算法。而貪心算法每次都選擇局部的最優(yōu)解，并不考慮這個局部最優(yōu)選擇對全局的影響，最后產(chǎn)生整體最優(yōu)解或其近似解。

貪心類問題一般需要設(shè)置當(dāng)前最佳情況和總體最佳情況，并根據(jù)當(dāng)前最佳情況不斷更新最佳情況。即設(shè)置xx_now，用于對比記錄當(dāng)前最佳情況改變前后的情況，再設(shè)置一個xx_all，比較當(dāng)前最佳情況和保存下來的總體最佳情況并再次保存下來。

例題見：
最大子序和
貪心之判斷子序列
貪心算法之檸檬水找零
貪心算法之分發(fā)餅干
貪心算法之買賣股票的最佳時機 II

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的浅谈贪心算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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