什么是贪心算法？
贪心算法
一种改进了的分级处理方法
贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策划
贪婪算法
算法思路
贪心算法一般按如下步骤进行：
①建立数学模型来描述问题。
②把求解的问题分成若干个子问题。
③对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解。
④把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。
贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。贪心算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择，就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解。虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪心算法不要回溯。
算法特性
贪心算法可解决的问题通常大部分都有如下的特性：
1、有一个以最优方式来解决的问题。为了构造问题的解决方案，有一个候选的对象的集合：比如不同面值的硬币。
2、随着算法的进行，将积累起其他两个集合：一个包含已经被考虑过并被选出的候选对象，另一个包含已经被考虑过但被丢弃的候选对象。
3、有一个函数来检查一个候选对象的集合是否提供了问题的解答。该函数不考虑此时的解决方法是否最优。
4、还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的，即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。和上一个函数一样，此时不考虑解决方法的最优性。
5、选择函数可以指出哪一个剩余的候选对象最有希望构成问题的解。
6、最后，目标函数给出解的值。
使用条件
利用贪心法求解的问题应具备如下2个特征。
1、贪心选择性质
一个问题的整体最优解可通过一系列局部的最优解的选择达到，并且每次的选择可以依赖以前作出的选择，但不依赖于后面要作出的选择。这就是贪心选择性质。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。
2、最优子结构性质
当一个问题的最优解
0-1背包问题可以用贪心算法解决吗？
0-1 背包问题不可以用贪心算法解决。
贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。
而 0-1 背包问题是一个经典的组合优化问题，在这个问题中，每个物品都有一个固定的价值和重量，并且每个物品只能被选择一次。目标是在背包的容量限制下，选择一些物品，使得它们的总价值最大。
对于 0-1 背包问题，贪心算法可能会导致错误的结果，因为它只考虑了当前物品的价值和重量，而没有考虑到后续物品的选择。因此，贪心算法不能保证得到 0-1 背包问题的最优解。
重叠子问题是贪心算法的基本要素？
重叠子问题不是贪心算法的基本要素，贪心算法的基本要素是贪心选择性质
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，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。
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