贪心算法是一种常用的算法，本文会以详细介绍贪心算法的基本思想及其代码实现例子@mikechen
贪心算法定义
贪心算法，英文名为Greedy Algorithm，又名贪婪法，是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。
也就是说，贪心算法中，无需考虑全局最优解，仅考虑每一步最优即可，这就是贪心算法。
贪心算法原理思想
贪心算法的基本思路，主要分为如下4步：
基本思路：
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）对每一子问题求解，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。
贪心算法的优缺点
1.优点
直观、易懂，实现简单，算法一旦做出决定，就不用回过头来去重新检查前面计算过的那些值。
2.缺点
并非所有问题都能那么解决，对于很多问题，在某个小范围内所做的最优决策，未必是整个问题的最优决策。
贪心算法经典例子
1.找零钱的例子
1）题目
指定币值和相应的数量，用最少的数量凑齐某金额。
2）思路
利用贪心算法，基本思路：我们优先选择面值大的钱币，以此类推，直到凑齐总金额。
3）算法实现
2.活动选择例子
1）题目
有这么一堆数，按照金字塔排列下来，如下图所示：
我们从顶点开始，求从顶部到底部的最大路径之和。
2）思路
利用贪心算法，基本思路：要是用眼瞅，比较容易能看出来最佳路径是9-7-3-4-5，但是如果数一多，眼瞅就不好使了，此时就得靠代码去算。
3）算法实现
// 注意，下面的代码只是表意，不能直接扒过去用
// a[i][j]表示数组，maxJ表示数组的最大层数，temp表示临时数值
// maxJ表示总列数，maxI表示当前列的最大行数
for(j=0; j<maxJ; j++){
for(i=0; i<maxI; i++){
temp1 = a[i][j] + a[i][j+1];
temp2 = a[i][j] + a[i+1][j+1];
temp = max(temp1, temp2);
}
maxSum = maxSum + temp;
}
return maxSum;
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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