[算法导论]贪心算法(greedy algorithm)

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　　贪心算法在每一步都做出当时看起来最佳的选择。也就是说，它总是做出局部最优的选择，寄希望(证明)这样的选择能够导致全局最优解。

　　贪心算法和动态规划都依赖于最优子结构，也就是一个问题的最优解包含其子问题的最优解。不同的是，动态规划通常需要求解每一个子问题，通过对所有子问题的求解得到最终问题的解。而贪心算法寄希望于通过贪心选择来改进最优子结构，使得每次选择后只留下一个子问题，大大简化了问题的求解过程。所以能够使用贪心算法的问题都包含着一些特殊的条件，需要细心发觉。贪心算法和动态规划的关系使得我们能够得出，在每个贪心算法之下，几乎总有一个更繁琐的动态规划算法。

　　贪心算法的步骤：

　　　　1.将最优化问题转化为这样的形式：对其做出一次选择后，只剩下一个子问题需要求解。

　　　　2.证明做出贪心选择后，原问题总是存在最优解，即贪心选择总是安全的。

　　　　3.证明做出贪心选择后，剩余的子问题满足性质：其最优解与贪心选择的组合即可得到原问题的最优解，这样就得到了最优子结构。

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