贪心算法

贪心法是一种稳扎稳打的算法，它从问题的某一个初始解出发，在每一个阶段都根据贪心策略来做出当前最优的决策，逐步逼近给定的目标，尽可能快地求出更好的解。当达到算法中的某一步不能再继续前进时，算法终止。贪心法可以理解为以逐步的局部最优，达到最终的全局最优。

举个容易理解的问题来解释一下：现在你有一个能装4斤苹果的袋子，苹果有两种，一种3斤一个，一种2斤一个，怎么装才能得到最多苹果？当然我们人考虑的话当然是拿两个2斤的苹果，就刚好装满了，但是如果按贪心算法拿的话，首先就要把最重的苹果拿下（是不是很符合贪心两个字？），但并没有得到最多苹果。

所以贪心算法保证了局部最优，但并不能保证得到最优解。

什么时候用贪心法？满足下面两个条件。

1.       具有最优子结构

2.       贪心选择性

第1点跟动态规划的条件一样，其实贪心跟动态规划一样，都是解决最优化的问题，而求解最优化问题通常又通过一系列的求解子问题的步骤。两者之间的区别在于：贪心算法中作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一步之前的最优解则不作保留，贪心算法每一步的最优解一定包含上一步的最优解。动态规划算法中全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解。

第2点所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素。贪心算法则通常以自顶向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。

对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。证明的大致过程为：首先考察问题的一个整体最优解，并证明可修改这个最优解，使其以贪心选择开始。做了贪心选择后，原问题简化为规模更小的类似子问题。然后