贪心算法（greedy algorithm）

1. 基本思想

贪心算法是最直观的算法设计范式之一。利用贪心算法的求解方式与递归调用极为相似，都是先把问题分割成几个子问题，并在每个阶段生成一部分答案。

从这一点（原问题 ⇒ 多个规模更小的子问题）上看贪心算法和穷举搜索算法以及动态规划算法并无太大区别。不过，与“先考虑所有选项，然后再找出最优解（也即并不确定当前阶段哪个结果对应于最好的结果）”的穷举搜索算法和动态规划算法不同的是，贪心算法在每个阶段即可找出当前最优解，贪心算法也不会考虑当前选择对以后选择的影响。

• 穷举/动态 ⇒ 全局
• 贪心 ⇒ 局部

这也就造成了，很多情况下，贪心都无法求出最优解。因此，贪心法的使用范围主要限制在以下两种情况：

• 即使使用贪心法也能求出最优解。贪心法比动态规划算法具有更快的运算速度，故在这种情况下，贪心算法会十分有优势。

• 因时间和空间限制而无法利用其它算法求出最优解时，可利用近似解替代最优解。这种情况下，利用贪心法求出的解虽然不是最优解，但比其他答案更接近最优解。

2. 理解

• 同一个问题也可对应多个不同的贪心策略，也即本质上贪心对应于一种assumption，一种认为最优的假定；