基础的数据结构和算法我们基本上学完了，接下来几节，我会讲几种更加基本的算法。它们分别是贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划。更加确切地说，它们应该是算法思想，并不是具体的算法，常用来指导我们设计具体的算法和编码等。

贪心、分治、回溯、动态规划这4个算法思想，原理解释起来都很简单，但是要真正掌握且灵活应用，并不是件容易的事情。所以，接下来的这4个算法思想的讲解，我依旧不会长篇大论地去讲理论，而是结合具体的问题，让你自己感受这些算法是怎么工作的，是如何解决问题的，带你在问题中体会这些算法的本质。我觉得，这比单纯记忆原理和定义要更有价值。

今天，我们先来学习一下贪心算法（greedy algorithm）。贪心算法有很多经典的应用，比如霍夫曼编码（Huffman Coding）、Prim和Kruskal最小生成树算法、还有Dijkstra单源最短路径算法。最小生成树算法和最短路径算法我们后面会讲到，所以我们今天讲下霍夫曼编码，看看它是如何利用贪心算法来实现对数据压缩编码，有效节省数据存储空间的。

如何理解“贪心算法”？

关于贪心算法，我们先看一个例子。

假设我们有一个可以容纳100kg物品的背包，可以装各种物品。我们有以下5种豆子，每种豆子的总量和总价值都各不相同。为了让背包中所装物品的总价值最大，我们如何选择在背包中装哪些豆子？每种豆子又该装多少呢？

实际上，这个问题很简单，我估计你一下子就能想出来，没错，我们只要先算一算每个物品的单价，按照单价由高到低依次来装就好了。单价从高到低排列，依次是：黑豆、绿豆、红豆、青豆、黄豆，所以，我们可以往背包里装20kg黑豆、30kg绿豆、50kg红豆。

这个问题的解决思路显而易见，它本质上借助的就是贪心算法。结合这个例子，我总结一下贪心算法解决问题的步骤，我们一起来看看。

第一步，当我们看到这类问题的时候，首先要联想到贪心算法：针对一组数据，我们定义了限制值和期望值，希望从中选出几个数据，在满足限制值的情况下，期望值最大。

类比到刚刚的例子，限制值就是重量不能超过100kg，期望值就是物品的总价值。这组数据就是5种豆子。我们从中选出一部分，满足重量不超过100kg，并且总价值最大。

第二步，我们尝试看下这个问题