贪心算法是一种优化问题的解决方法，它每步选择当前状态下的最优解，最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。在本文中，我们将深入讲解Python中的贪心算法，包括基本概念、算法思想、具体应用场景，并使用代码示例演示贪心算法在实际问题中的应用。
在这个示例中，我们定义了一个函数fractional_knapsack，它接受物品列表和背包容量作为参数，使用贪心算法来求解分数背包问题的最大价值。
贪心算法是一种基于启发式的问题解决方法，它通过每一步选择局部最优解来构建全局最优解。本篇博客将深入探讨贪心算法的原理，提供详细的解释和示例，包括如何在 Python 中应用贪心算法解决各种问题。
LeetCode 每月都会搞每日一题活动，昨天的题目是贪心算法类型，折腾好久才做出来，索性今天就围绕贪心算法多看几道。
为什么要在LeetCode刷题？大家都知道不管是校招还是社招算法题是必考题，而这一部分恰巧是大多数人的短板，所以刷题首先是为了提高自身的编程能力，能够在算法面试中脱颖而出，拿到满意的offer。自己是打算考研的，计算机考研数据结构也是必考题，所以刷题的第二个原因就是为了巩固自己的数据结构知识。
今天仍旧是贪心算法的题目，加上之前两篇的四道题，对贪心算法的应用也大致有些印象了，明天换个其它类型题目来继续刷。
昨天刷的是罗马数字转整数（➡️LeetCode刷题DAY 3：罗马数字转整数），今天反过来刷一下如何将整数转为罗马数字。第一反应还是建立哈希表，看了其他人的答案才知道这原来用到了贪心算法的思想。
贪心算法（Greedy Algorithm）的基本思想是，在每一步中都选择局部最优的解，最终得到全局最优解。也就是说，贪心算法是在一定的约束条件下，逐步地构建问题的解，通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效，但有时可能会得到次优解或者无解。因此，在应用贪心算法时，需要注意问题的约束条件和性质，以及选取合适的贪心策略。
趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法（第2版）》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法（第2版）》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-贪心算法 本文是系列博客的第4篇，是听了陈老师的报告后的记录，主要包括如何学习算法。
作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。前面文章，点击下面链接
贪心算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，以期望最终达到全局最优解。
最近我们开始练习贪心算法的题目，昨天因为卡在其中一道简单级别的题目上没能更新，今天补更，正好也借着卡的点分享下经验。关于贪心算法的介绍，如果想回顾，可以点上篇来看。
前言 本文介绍了最简单的NP-hard问题——数字分区问题，以及该问题的一个伪多项式解法和两个近似解法。 数字分区问题 讨论这样一个问题：给定一个正整数的多重集合 ，能否将 划分为两个子集 和 ，使
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。希望贪心算法得到的最终结果是整体最优的。贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。 在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
在计算机科学中，贪心算法是一种重要的算法设计策略。它基于一种贪婪的策略，每一步都做出在当前看来最好的选择，希望这样的局部最优解能够导向全局最优解。尽管贪心算法并不总是能找到全局最优解，但在许多情况下，它能够提供相当接近最优解的有效解决方案。
贪心算法是一种基于贪心思想的算法，它通常用于在给定的约束条件下，通过每次选择当前状态下最优的解决方案，从而最终达到全局最优解的目的。
贪心算法是一种基于贪心策略的算法，其基本思想是在每一步选择中都采取当前最优的选择，以期望得到全局最优解。然而，贪心算法不一定能得到全局最优解，它可能在某些情况下陷入局部最优解，因此在应用中需要谨慎选择。
从前，有一个很穷的人救了一条蛇的命，蛇为了报答他的救命之恩，于是就让这个人提出要求，满足他的愿望。这个人一开始只要求简单的衣食，蛇都满足了他的愿望，后来慢慢的贪欲生起，要求做官，蛇也满足了他。这个人直到做了宰相还不满足，还要求做皇帝。蛇此时终于明白了，人的贪心是永无止境的，于是一口就把这个人吞掉了。
每次选择最远能达到的地方，假设从某一点最远可以到达A点，那么A点之前的所有点都是可以到达的。所以我们只要不断的更新最远可达到的点，然后看是否最远的点超过了终点即可。
所谓贪心 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，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。
这是力扣的 605 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路径问题，最小生成树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
所谓贪心算法是指，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，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
所谓贪心算法是指，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，他所做出的仅是在某种意义上的 局部最优解 。
趣味算法（第二版）读书笔记： day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法基础|贪心算法基础 day6.算法基础||哈夫曼树 day7.算法基础||堆栈和队列 day8.算法基础||动态规划 day9.算法基础|分治策略 后续补充完善
贪心算法，又称贪婪算法(Greedy Algorithm)，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，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
，贪心算法不是对全部问题都能得到总体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响曾经的状态，仅仅与当前状态有关。
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。
贪心算法适用于一些具有贪心选择性质的问题，这些问题的最优解可以通过一系列局部最优解来达到。通常情况下，贪心算法的效率较高，因为它不需要进行全局搜索，而是通过局部选择来逐步构建解决方案。
所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最优解。也就是说，不 从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是， 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性 （即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。） 所以，对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。
动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法思想，它通过将问题划分为若干个子问题，并保存子问题的解来求解原问题的方法。动态规划的特点包括以下几个方面：
贪心算法和动态规划是两种非常强大的算法设计策略，它们在许多复杂问题中都展现出了出色的性能。在计算机科学中，它们被广泛应用于解决优化问题，如资源分配、路径寻找等。在这篇博客中，我们将通过具体的Java案例来探讨这两种算法的设计和应用，并详细比较它们的区别。
印象中的罗马数字，多出现在文档标题或序号中：I、II、III、IV、V、VI 等。它是阿拉伯数字传入之前使用的一种数码。其采用七个罗马字母作数字：Ⅰ（1）、X（10）、C（100）、M（1000）、V（5）、L（50）、D（500），注意是没有 0 的。罗马数字的记数方法如下：
本周正式开始了贪心算法，在关于贪心算法，你该了解这些！中，我们介绍了什么是贪心以及贪心的套路。
贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。贪心算法的基本步骤通常包括以下几个：
Python是一种高级编程语言，它在机器学习、数据分析、Web开发等领域都有广泛的应用。与其他编程语言一样，Python也支持各种算法。本文将介绍5种常见的Python算法，包括查找算法、排序算法、递归算法、动态规划算法、贪心算法，并提供代码实例。
周末开始着手算法这一系列文章,说起写这一系列的初衷是发现网上很多的同学们在学习算法这个时候,会遇到很多困难,而学校书中讲的道理尽管很对,但是总是太过于晦涩,正确的知识总是晦涩,这点没错,但让晦涩的知识
但是，当我们只有1张50的和3张20的时候，money定位60块钱就会出现问题。 会提示找不开，这种情况下我们使用贪心算法得到的答案就不是最优解，因为我们一直在尝试用最大的纸币来尽可能的使用最少的张数来解决问题。这就不是最优的。
使用选择最晚开始活动的贪心策略来设计算法时，我们需要确保每一步都做出在当前状态下最优的选择，并且最终这些局部最优选择能够组成全局最优解。
去年的圣诞节假期里，在美国圣母大学计算机系任职终身副教授，博士生导师，兼任电子系终身副教授史弋宇，经历了一场好莱坞式的寻车事件。
在贪心算法：买卖股票的最佳时机II中，讲到只能多次买卖一支股票，如何获取最大利润。
上篇一文学会动态规划解题技巧 被不少号转载了，其中发现有一位读者提了一个疑惑，在求三角形最短路径和时，能否用贪心算法求解。所以本文打算对贪心算法进行简单地介绍，介绍完之后我们再来看看是否这道三角形最短路径问题能用贪心算法来求解。
贪心算法可以理解为一种特殊的动态规划为题，拥有一些更加特殊的性质，可以进一步降低动态规划算法的时间复杂度。
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。 “计划”的主要目的： 1、想通过这样的方式监督自己更
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
贪心算法又称贪婪算法，是一种常见的算法思想。贪心算法的优点是效率高，实现较为简单，缺点是可能得不到最优解。
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
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，他所做出的仅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，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。
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