貪心法的基本思路：
從問題的某一個初始解出發(fā)逐步逼近給定的目標(biāo)，以盡可能快的地求得更好的解。當(dāng)達(dá)到某算法中的某一步不能再繼續(xù)前進(jìn)時，算法停止。
該算法存在問題：
1. 不能保證求得的最后解是最佳的；
2. 不能用來求最大或最小解問題；
3. 只能求滿足某些約束條件的可行解的范圍。
實現(xiàn)該算法的過程：
從問題的某一初始解出發(fā)；
while 能朝給定總目標(biāo)前進(jìn)一步 do
求出可行解的一個解元素；
由所有解元素組合成問題的一個可行解
貪心算法最經(jīng)典的例子，給錢問題。
比如中國的貨幣，只看元，有1元2元5元10元20、50、100
如果我要16元，可以拿16個1元，8個2元，但是怎么最少呢？
如果用貪心算，就是我每一次拿那張可能拿的最大的。
比如16，我第一次拿20拿不起，拿10元，OK，剩下6元，再拿個5元，剩下1元
也就是3張 10、5、1。
每次拿能拿的最大的，就是貪心。
但是一定注意，貪心得到的并不是最優(yōu)解，也就是說用貪心不一定是拿的最少的張數(shù)
貪心只能得到一個比較好的解，而且貪心算法很好想得到。
再注意，為什么我們的錢可以用貪心呢？因為我們國家的錢的大小設(shè)計，正好可以使得貪心算法算出來的是最優(yōu)解（一般是個國家的錢幣都應(yīng)該這么設(shè)計）。如果設(shè)計成別的樣子情況就不同了
比如某國的錢幣分為 1元3元4元
如果要拿6元錢 怎么拿？貪心的話 先拿4 再拿兩個1 一共3張錢
實際最優(yōu)呢？ 兩張3元就夠了
求最優(yōu)解的問題，從根本上說是一種對解空間的遍歷。最直接的暴力分析容易得到，最優(yōu)解的解空間通常都是以指數(shù)階增長，因此暴力窮舉都是不可行的。
最優(yōu)解問題大部分都可以拆分成一個個的子問題，把解空間的遍歷視作對子問題樹的遍歷，則以某種形式對樹整個的遍歷一遍就可以求出最優(yōu)解，如上面的分析，這是不可行的。
貪心和動態(tài)規(guī)劃本質(zhì)上是對子問題樹的一種修剪。兩種算法要求問題都具有的一個性質(zhì)就是“子問題最優(yōu)性”。即，組成最優(yōu)解的每一個子問題的解，對
于這個子問題本身肯定也是最優(yōu)的。如果以自頂向下的方向看問題樹（原問題作根），則，我們每次只需要向下遍歷代表最優(yōu)解的子樹就可以保證會得到整體的最優(yōu)
解。形象一點說，可以簡單的用一個值（最優(yōu)值）代表整個子樹，而不用去求出這個子樹所可能代表的所有值。
動態(tài)規(guī)劃方法代表了這一類問題的一般解法。我們自底向上（從葉子向根）構(gòu)造子問題的解，對每一個子樹的根，求出下面每一個葉子的值，并且以其中
的最優(yōu)值作為自身的值，其它的值舍棄。動態(tài)規(guī)劃的代價就取決于可選擇的數(shù)目（樹的叉數(shù)）和子問題的的數(shù)目（樹的節(jié)點數(shù)，或者是樹的高度？）。
貪心算法是動態(tài)規(guī)劃方法的一個特例。貪心特在，可以證明，每一個子樹的根的值不取決于下面葉子的值，而只取決于當(dāng)前問題的狀況。換句話說，不需
要知道一個節(jié)點所有子樹的情況，就可以求出這個節(jié)點的值。通常這個值都是對于當(dāng)前的問題情況下，顯而易見的“最優(yōu)”情況。因此用“貪心”來描述這個算法的
本質(zhì)。由于貪心算法的這個特性，它對解空間樹的遍歷不需要自底向上，而只需要自根開始，選擇最優(yōu)的路，一直走到底就可以了。這樣，與動態(tài)規(guī)劃相比，它的代
價只取決于子問題的數(shù)目，而選擇數(shù)目總為1。