🍔 经典案例：活动安排问题
假设你是学生会主席，要安排社团活动。每个活动有开始和结束时间，如何安排才能举办最多活动？
贪心算法的解决方案出奇简单：
按结束时间从早到晚排序
每次都选最早结束的、且不与已选活动冲突的活动
按结束时间从早到晚排序
每次都选最早结束的、且不与已选活动冲突的活动
sort(所有活动.begin, 所有活动.end, 按结束时间排序);
vector<活动> 已选活动;
已选活动.push_back(所有活动[0]);
int上次结束时间 = 所有活动[0].结束时间;
for(inti = 1; i < 所有活动.size; i++) {
if(所有活动[i].开始时间 >= 上次结束时间) {
已选活动.push_back(所有活动[i]);
上次结束时间 = 所有活动[i].结束时间;
}
}
return已选活动;
}
这个算法为什么有效？因为早结束的活动给后面留出了更多空间！
💰 另一个案例：零钱兑换
假设你是收银员，要给顾客找零41元，如何用最少的纸币（假设有25元、20元、10元、5元、1元）？
贪心策略是：
每次都选不超过剩余金额的最大面额
25元 → 10元 → 5元 → 1元
共4张：25+10+5+1
每次都选不超过剩余金额的最大面额
25元 → 10元 → 5元 → 1元
共4张：25+10+5+1
但注意！如果纸币面额是25元、20元、10元、5元、1元，最优解其实是20+20+1，只需3张！这说明贪心算法并不总是最优。
🚫 贪心算法的局限性
贪心算法虽然简单高效，但有几个致命弱点：
0-1背包问题：一个小偷不能像在自助餐厅那样只拿牛排最好吃的部分
带负权的最短路径：Dijkstra算法遇到"倒贴钱"的路就懵了
需要全局考虑的问题：比如下棋，局部最优走法可能导致全盘皆输
0-1背包问题：一个小偷不能像在自助餐厅那样只拿牛排最好吃的部分
带负权的最短路径：Dijkstra算法遇到"倒贴钱"的路就懵了
需要全局考虑的问题：比如下棋，局部最优走法可能导致全盘皆输
vector
"人生重大决策", // 不能只看眼前
"长期投资规划", // 需要长远眼光
"复杂系统设计", // 要考虑整体架构
"人际关系处理"// 需要同理心和换位思考
};
🌈 生活中的贪心智慧
虽然贪心算法在计算机中有局限，但生活中有些场景确实适用：
时间管理：先处理最紧急重要的事（类似活动安排）
断舍离：每次丢弃最没用的物品（类似背包问题）
学习路径：先掌握最基础的知识（类似拓扑排序）
时间管理：先处理最紧急重要的事（类似活动安排）
断舍离：每次丢弃最没用的物品（类似背包问题）
学习路径：先掌握最基础的知识（类似拓扑排序）
记住老马的忠告：该贪心时贪心，不该贪心时别勉强！
📚 技术总结
贪心算法的三大要点：
简单粗暴效率高
适用问题有特殊要求
使用前必须验证是否适用
简单粗暴效率高
适用问题有特殊要求
使用前必须验证是否适用
💡 思考题
最后留个思考题：在爱情中，一直选择"当下看起来最好"的伴侣，最终能找到最佳伴侣吗？欢迎在评论区分享你的见解！返回搜狐，查看更多