# 贪婪算法

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#### 在本教程中，您将学习什么是贪婪算法。 此外，您还会找到一个贪婪方法的示例。

贪心算法是一种通过选择当前可用的最佳选项来解决问题的方法，而无需担心将来会带来什么结果。 换句话说，本地最佳选择旨在产生全球最佳结果。

对于所有问题，该算法可能都不是最佳选择。 在某些情况下，它可能会产生错误的结果。

该算法永远不会返回来扭转所做出的决定。 该算法以自顶向下的方式工作。

该算法的主要优点是：

1.  该算法更容易描述**。**
2.  与其他算法相比，该算法**的性能更好**（但并非在所有情况下）。

* * *

## 可行的解决方案

一种可行的解决方案是为问题提供最佳解决方案的解决方案。

* * *

## 贪婪算法

1.  首先，解决方案集（包含答案）为空。
2.  在每个步骤中，将一个项目添加到解决方案集中。
3.  如果解决方案集可行，则保留当前项目。
4.  否则，该项目将被拒绝，不再考虑。

* * *

## 示例-贪婪方法

```
Problem: You have to make a change of an amount using the smallest possible number of coins.
Amount: $28

Available coins:
  $5 coin
  $2 coin
  $1 coin
```

**解决方案**：

1.  创建一个空的`solution-set = {}`。
2.  `coins = {5, 2, 1}`
3.  `sum = 0`
4.  当`sum≠38`时，请执行以下操作。
5.  从`coins`中选择一个硬币`C`，使得`sum + C < 28`。
6.  如果`C + > 28`之和，则不返回任何解。
7.  否则，`sum = sum + C`。
8.  将`C`添加到`solutionSet`中。

在前 5 次迭代之前，解决方案集包含 5 个 5 美元个硬币。 之后，我们得到 1 个 2 美元硬币，最后得到 1 个 1 美元硬币。

* * *

## 贪婪算法应用

*   [选择排序](/dsa/selection-sort)
*   [背包问题](https://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem)
*   [最小生成树](/dsa/spanning-tree-and-minimum-spanning-tree)
*   [单源最短路径问题](https://en.wikipedia.org/wiki/Shortest_path_problem)
*   作业调度问题
*   [Prim 的最小生成树算法](/dsa/prim-algorithm)
*   [Kruskal 的最小生成树算法](/dsa/kruskal-algorithm)
*   [Dijkstra 的最小生成树算法](/dsa/dijkstra-algorithm)
*   [哈夫曼编码](/dsa/huffman-coding)
*   [Ford-Fulkerson 算法](/dsa/ford-fulkerson-algorithm)