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本文介绍了贪心算法的基本策略，通过动态规划与贪心算法的对比，强调了贪心算法在局部最优选择的基础上构建全局最优解的特点。通过删数字问题和哈夫曼编码的实例，展示了贪心算法的应用，并探讨了哈夫曼编码的构造过程和优化策略。此外，还讨论了数列操作问题，说明了贪心策略在此问题中的有效性。
动态规划是对分治算法的一种改善，当它发现分解出来的子问题有重叠时，使用自底向上的策略来避免重复计算，从而提高了算法的效率。其特点是在每次做出选择前，将所有选择的效果都进行计算，在此计算的基础上选出最优的选项，所以动态规划的每次选择都是最优的。但是，当可选项的数目巨大时，算法将不堪重负，所以在这种条件下，有必要采用新的算法。
贪心算法的基本策略：一步一步地构建问题的最优解，其中每一步均只考虑眼前的最优选择，即希望通过局部最优达到全局最优。与动态规划不同的是，贪心策略将待要解决的问题分解为一个子问题（而不是动态规划里面的多个子问题），这个选择加上对剩下子问题的最优解将合成对原问题的最优解。贪心算法对解空间进行搜索时，并不是搜遍所有的空间，而是在局部范围内进行择优选取，所以贪心算法最终找到的是一个可行解，而不是所有的解，而且贪心算法并不是总能获得最优解。但是如果一个问具有贪心选择性质，则可以保证贪心算法能够得到最优解。在使用贪心算法时，要抓住两个重要特征：
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