參考鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76164082?ivk_sa=1024320u，非常棒！！！
圖片前引：
假設一個問題比較復雜，暫時找不到全局最優解，那么我們可以考慮把原問題拆成幾個小問題（分而治之思想），分別求每個小問題的最優解，再把這些“局部最優解”疊起來，就“當作”整個問題的最優解了。
貪心算法的三步走！
第一步：明確到底什么是最優解？明確下來之后用小本本記下來！
第二步：明確什么是子問題的最優解？再用小本本記下來！
第三步：分別求出子問題的最優解再堆疊出全局最優解？這步不用記！
就是這么簡單！
示例：0-1背包問題
有一個背包，最多能承載150斤的重量，現在有7個物品，重量分別為[35, 30, 60, 50, 40, 10, 25]，它們的價值分別為[10, 40, 30, 50, 35, 40, 30]，，阿廣，如果是你的話，應該如何選擇才能使得我們的背包背走最多價值的物品？
按照剛才說的步驟實操一下吧！
第一步，明確到底什么是最優解？
第二步，明確什么是子問題的最優解？再用小本本記下來！
第三步，分別求出子問題的最優解再堆疊出全局最優解？
按照制訂的規則（價值）進行計算，順序是：4 2 6 5 。
最終的總重量是：130。
最終的總價值是：165。
按照制訂的規則（重量）進行計算，順序是：6 7 2 1 5 。
最終的總重量是：140。
最終的總價值是：155。
可以看到，重量優先是沒有價值優先的策略更好。
按照制訂的規則（單位密度）進行計算，順序是：6 2 7 4 1。
最終的總重量是：150。
最終的總價值是：170。
可以看到，單位密度這個策略比之前的價值策略和重量策略都要好。
貪心算法三個核心問題！！！
是的，阿廣，你說的基本意思正確！
下面我總結一下使用貪心算法的前提：
1、原問題復雜度過高；
2、求全局最優解的數學模型難以建立；
3、求全局最優解的計算量過大；
4、沒有太大必要一定要求出全局最優解，“比較優”就可以。
那么幾乎99.99999999999%就要使用貪心算法的思想來解決問題。
按串行任務分：時間串行的任務，按子任務來分解，即每一步都是在前一步的基礎上再選擇當前的最優解。
按規模遞減分：規模較大的復雜問題，可以借助遞歸思想（見第2課），分解成一個規模小一點點的問題，循環解決，當最后一步的求解完成后就得到了所謂的“全局最優解”。
按並行任務分：這種問題的任務不分先后，可能是並行的，可以分別求解后，再按一定的規則（比如某種配比公式）將其組合后得到最終解。
成本
耗費多少資源，花掉多少編程時間。
速度
計算量是否過大，計算速度能否滿足要求。
價值
得到了最優解與次優解是否真的有那么大的差別，還是說差別可以忽略。
