贪婪策略

问题

    如何处理不可能完成的任务（没有快速算法的问题，NP完全问题）
        那么什么是NP完全问题
    近似算法，找NP完全问题的近似解
    贪婪策略

贪婪算法

    对于一个问题，如果可以分为多个问题，那么对每个问题都采取局部最优解，那么一定会得到全局最优解（是这样吗？）
        说易于实现，怎么个易于实现法？
            解释一：直接去解决局部问题，选局部的最优解，而不去考虑对全局的影响，因为你认为局部取最优，全局就能最优，所以在代码实现中处理局部问题比统筹全局，思考联系简单粗暴多了。
    问题：
        并非处处有效
            这个处理可能会与自己制定的最优的标准有关，局部的最优标准可能对下一步选择有影响，
                具体来说就是可能第一步的最优解，会使第二步进行问题解决是的最优解的标准大大降低，或许第二步的最优解对于第一步处理时来说连中等解决方案都不如
                （其中有一个隐含的假设，每一步的解决方案选择都遵循同一套公式或者说标准，而且每一步的选择都会对被操作的客体造成影响，即每一步的操作不是相互独立的（有点像概率论与数理统计啊））。

适合贪婪算法的问题

    对于n个不同的元素组成的集合，要找出这个n个元素的一个子集，使得这个子集的元素个数最少，且能实现要求的效果，
        当然n个元素中的每个元素都对最终要求的效果产生或多或少的影响效果，所以才需要找一个所需元素最小但一样能实现最终效果的子集。

        对于n个元素的子集，其个数为2