贪心算法（Greedy Algorithm）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。贪心算法并不保证得到问题的最优解，
但对许多问题它能产生足够好的解。贪心算法通过一系列的选择
来得到问题的解，每一次选择都是基于当前状态，而且都是当前
状态下的最优选择，即贪心选择。
贪心算法的基本步骤
1. 建立数学模型来描述问题：这是解决问题的第一步，需要
清晰地定义问题的输入、输出以及约束条件。
2. 把求解的问题分成若干个子问题：这些子问题最好具有相
似的性质，以便于使用贪心策略求解。
3. 对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解：这一步是
贪心算法的核心，需要选择贪心策略来求解每一个子问题。
4. 把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解：这一
步是将所有子问题的解合并成整个问题的解的过程。
贪心算法的应用实例
1.
最小生成树（
Minimum Spanning Tree, MST
）：如 Prim
算法和 Kruskal 算法，它们都是基于贪心策略的算法，用于在加
权图中找到一棵最小生成树。
资源评论
