贪心算法 贪心算法英語greedy algorithm又称贪婪算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优即最有利的选择从而希望导致结果是最好或最优的算法比如在旅行推销员问题中如果旅行员每次都选择最近的城市那这就是一种贪心算法 贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解简单地说问题能够分解成子问题来解决子问题的最优解能递推到最终问题的最优解 贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择不能回退动态规划则会保存以前的运算结果并根据以前的结果对当前进行选择有回退功能 贪心法可以解决一些最优化问题如求图中的最小生成树求哈夫曼编码对于其他问题贪心法一般不能得到我们所要求的答案一旦一个问题可以通过贪心法来解决那么贪心法一般是解决这个问题的最好办法由于贪心法的高效性以及其所求得的答案比较接近最优结果贪心法也可以用作辅助算法或者直接解决一些要求结果不特别精确的问题在不同情況選擇最優的解可能會導致辛普森悖論Simpsons Paradox不一定出現最優的解 貪心算法在数据科学領域被广泛應用特別是金融工程其中一個貪心算法例子就是Ensemble method