贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法不一定能产生整体最优解，因为它通常没有回溯功能。贪心算法的正确性通常依赖于问题的某些特定性质。
在Python中实现贪心算法涉及到几个核心步骤：
1. 定义问题模型：首先需要明确问题的具体要求，比如硬币找零问题，需要定义可用硬币的面值和需要找零的总额。
2. 选择贪心策略：根据问题的特点确定一个贪心的标准，例如在硬币找零问题中，贪心策略是优先使用面值大的硬币。
3. 初始化算法：开始时通常会有一个初始解，比如开始时没有找到任何硬币。
4. 迭代求解：在每一步迭代中应用贪心策略，做出选择，并更新解的状态。
5. 终止条件：当问题的所有实例都已考察或无法再进行贪心选择时，算法停止。
举两个贪心算法在Python中的具体实现例子：
1. 硬币找零问题的Python实现：
```python
def shortNum(a):
coins = [1, 5, 10, 25, 100]
out = []
coins = coins[::-1]
for i in coins:
num = a // i
out.extend([i] * num)
a = a - num * i
if a <= 0:
break
return out
a = 36
print(shortNum(a))
```
在这个例子中，我们首先定义了一个硬币面值的列表，并将这个列表反转以方便从大到小选择硬币。然后，我们使用贪心策略，每次尽可能多地使用面值较大的硬币，直至找零总额为零或者不能再使用当前硬币为止。
2. 任务规划问题的Python实现：
```python
from collections import OrderedDict
task = OrderedDict()
task['r1'] = [0, 4]
task['r2'] = [5, 8]
# ... (此处省略其他任务的起始和结束时间定义)
listTask = list(task.items())
# 根据结束时间对任务进行排序
for i in range(len(listTask) - 1):
for j in range(len(listTask) - i - 1):
if listTask[j][1][1] > listTask[j + 1][1][1]:
listTask[j], listTask[j + 1] = listTask[j + 1], listTask[j]
out = []
out.append(listTask.pop(0))
for temp in listTask:
if isValid(temp, out):
out.append(temp)
print(out)
```
在任务规划的问题中，我们需要制定一个贪心策略，即每次选择结束时间最早的、不与已选择任务冲突的任务加入到我们的解中。在Python代码中，我们首先根据每个任务的结束时间对它们进行排序，然后每次从列表中取出一个任务，并检查它是否与已有的任务集相容，如果相容则加入到结果集中。
实现贪心算法时需要注意贪心策略的选择，因为贪心算法的正确性往往取决于贪心策略的选择。对于那些不满足贪心选择性质的问题，贪心算法可能无法得到最优解。因此，在使用贪心算法之前，我们需要先验证问题是否满足贪心选择性质。
贪心算法是解决优化问题的一种有效方法，尤其适用于具有“贪心选择性质”的问题。它在时间复杂度上通常比较高效，因为每一步只考虑当前情况，不需要回溯。在某些情况下，贪心算法可以找到全局最优解，但在更多情况下，它只能得到局部最优解。因此，在设计贪心算法时，正确选择贪心策略是实现的关键。
