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前言

学习python数据结构与算法，学习常用的算法，
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80.贪心算法（新一章：算法进阶）

贪心算法（又称贪婪算法）是指，对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。

找零问题：

从最大的面额找，t默认是倒序的，加入找零376元

最后3张100，1张50，1张20，一张5，一张1。

81.分数背包

举例：

对于0-1背包和分数背包，贪心算法是否都能得到最优解？
对于0-1背包，首先看单位内的商品价值，商品1单价6，商品2单价5，商品3单价4，先拿最贵的商品1，再拿商品2，最后只剩下20kg装不下商品3，最后拿到价值160的商品，但这不是最优的，最优的是220。
而对于分数背包，都能装满，所以可以得到最优解。

82.分数背包实现

w是背包的大小，背包大小/最后商品的重量 为带走的分数（几分之几的商品，比如2/3铜沙）

83.数字拼接问题

94 和32比的话 很好比，位数相同94>32 就把94放前面
128 和1286比 1286128 1286在前
728和7286比 7287286 728在前
位数不同就不好比，可以转换一下思路，看哪个拼接后大就用哪个
a+b if a+b>b+a else b+a

84.数字拼接问题实现

也可以按照上面的思路自己用冒泡法交换排序，这里用了python内置的函数实现。
这里是降序。

85.活动选择问题

贪心结论：最先结束的活动一定是最优解的一部分

就是说，我找最先结束的就是最优解里的，开始前把活动按照最先结束的时间顺序，升序排序。
先找第一个活动，最后结束是4，那我第二个活动不能找了，它第三个开始的，只能从第4个活动再开始。

86.活动选择问题实现

87.贪心算法总结

这些问题求解的都是最优解，最多，最大问题
而这些不能解决的，比方说0-1背包问题，我们下次讲动态规划来实现。

总结

学习了贪心算法的4个例子

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