# 贪心算法学习
#### 介绍
学习贪心算法的仓库
#### 软件架构
软件架构说明
#### 安装教程
1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx
#### 使用说明
1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx
#### 参与贡献
1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request
#### 特技
1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言,例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目,是综合评定出的优秀开源项目
5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)
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2024-04-25
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贪心算法 一般来说,贪婪算法有五个组成部分: 一个候选集:从中创建一个解决方案 一个选择函数:用于选择要添加到解决方案中的最佳候选项 一个可行性函数:用于确定候选项是否可以为解决方案做出贡献 一个目标函数:为解决方案或部分解决方案赋值 解决方案函数:它将指示我们何时发现了完整的解决方案 贪婪算法对一些数学问题能够产生很好的解决方案,但对另一些其他数学问题却没有。他们解决的大多数问题都有两个属性: 贪婪选择的属性 我们可以做出目前看来最好的选择,然后解决以后出现的子问题。贪婪算法做出的选择可能取决于迄今为止做出的所有选择,但不取决于未来的选择或子问题的所有解决方案。它反复地做出一个又一个贪婪的选择,把每个给定的问题都简化成一个较小的问题。换句话说,贪婪的算法从不重新考虑它的选择。这也是与动态编程的主要区别,动态编程是详尽的,并且保证能够找到解决方案。在每个阶段之后,动态编程基于前一阶段做出的所有决策做出决策,并且可能会重新考虑前一阶段的算法求解路径。 最优子结构 "如果问题的最优解包含子问题的最优解,则该问题表现出最优子结构
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