贪心算法的本质 贪心算法和动态规划算法共有特点是
\u8d2a\u5fc3\u7b97\u6cd5\u4e2d\uff0c\u901a\u5e38\u4f1a\u8ba9\u8bc1\u660e\u8d2a\u5fc3\u9009\u62e9\u6027\uff0c\u8bf7\u95ee\uff0c\u8bc1\u660e\u8d2a\u5fc3\u9009\u62e9\u6027\u7684\u5b9e\u8d28\u662f\u4ec0\u4e48\uff1f\u600e\u6837\u8bf4\u660e\u4e00\u4e2a\u95ee\u9898\u5177\u6709\u8d2a\u5fc3\u9009\u62e9\u5462\u4e00\u822c\u90fd\u662f\u8981\u6700\u7701\u4e8b\u7684\u6bd4\u5982
\u8bbe\u6709n\u4e2d\u4e0d\u540c\u9762\u503c\u7684\u786c\u5e01\uff0c\u4e2a\u786c\u5e01\u7684\u9762\u503c\u6625\u96e8\u6570\u7ec4T[1\uff1an]\u4e2d\uff0c\u73b0\u5728\u8981\u7528\u8fd9\u4e9b\u9762\u503c\u7684\u786c\u5e01\u6765\u627e\u94b1\u3002\u53ef\u4ee5\u4f7f\u7528\u7684\u5404\u79cd\u9762\u503c\u7684\u786c\u5e01\u4e2a\u6570\u5b58\u4e8e\u6570\u7ec4Coins[1:n]\u4e2d\u3002
\u5bf9\u4efb\u610f\u7b7e\u7f720<=m<=20001\uff0c\u8bbe\u8ba1\u4e00\u4e2a\u7528\u6700\u5c11\u786c\u5e01\u627e\u94b1m\u7684\u65b9\u6cd5\u3002
\u7528\u8d2a\u5fc3\u7b97\u6cd5\uff0c\u5148\u7528\u6700\u5927\u9762\u503c\u7684\uff0c\u76f4\u5230\u8d85\u51fa\u4e4b\u524d\u518d\u6539\u7528\u66f4\u5c0f\u9762\u503c\u7684\uff0c\u8d85\u51fa\u4e4b\u524d\u518d\u7528\u66f4\u66f4\u5c0f\u9762\u503c\u7684\u3002\u3002\u76f4\u5230\u6b63\u597d\u3002\u8fd9\u6837\u6700\u5c11
\u7a0b\u5e8f\u5b9e\u4f8b
#include
void main()
{
int m;
int i;
printf("please input m:");
scanf("%d",&m);
int T[6] ={100,50,20,10,5,1};
int coins[6] = {0};
for(i = 0; i < 6; )
{
if(m < T[i])
{
i++;
continue;
}
while(m >= T[i])
{
m -= T[i];
coins[i]++;
}
i++;
}
for(i = 0; i < 6; i++)
if(coins==0)
printf("%-4d\u6709 %-2d\u5f20\n",T[i],coins[i]);
printf("\n");
}
\u90fd\u662f\u6c42\u6700\u4f18\u89e3\uff0c
\u5176\u5b9e\u8fd9\u4e48\u95ee\u771f\u7684\u4e0d\u597d\uff0c\u56e0\u4e3a\u4ed6\u4eec\u5728\u672c\u8d28\u4e0a\u6709\u5f88\u5927\u5dee\u522b\uff0c
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\u800c\u52a8\u89c4\u5219\u662f\u628a\u591a\u9636\u6bb5\u8fc7\u7a0b\u8f6c\u5316\u4e3a\u4e00\u7cfb\u5217\u5355\u9636\u6bb5\u95ee\u9898\uff0c\u5229\u7528\u5404\u9636\u6bb5\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u7cfb\uff0c\u9010\u4e2a\u6c42\u89e3\uff0c\u5176\u5b9e\u6bcf\u4e00\u6b65\u90fd\u679a\u4e3e\u4e86\u6240\u6709\u7684\u60c5\u51b5\uff0c\u7c7b\u4f3c\u4e8e\u5206\u6cbb\uff0c\u4e5f\u53ef\u4ee5\u8bf4\u7c7b\u4f3c\u4e8e\u641c\u7d22\uff08\u53ea\u4e0d\u8fc7\u72b6\u6001\u51fa\u73b0\u540e\u5c31\u88ab\u8bb0\u5f55\u4e86\uff0c\u8fd9\u5c31\u662f\u8bb0\u5fc6\u5316\u641c\u7d22\uff0c\u6216\u8005\u7528\u586b\u8868\u7684\u65b9\u5f0f\uff09\u3002
求解最优化问题的算法通常需要经过一系列的步骤，在每个步骤都面临多种选择；
贪心法就是这样的算法：它在每个决策点作出在当时看来最佳的选择，即总是遵循某种规则，做出局部最优的选择，以推导出全局最优解（局部最优解->全局最优解）
2. 对贪心法的深入理解
（1）原理：一种启发式策略，在每个决策点作出在当时看来最佳的选择
（2）求解最优化问题的两个关键要素：贪心选择性质+最优子结构
①贪心选择性质：进行选择时，直接做出在当前问题中看来最优的选择，而不必考虑子问题的解；
②最优子结构：如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解，则称此问题具有最优子结构性质
（3）解题关键：贪心策略的选择
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解的，因此选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
（4）一般步骤：
①建立数学模型来描述最优化问题；
②把求解的最优化问题转化为这样的形式：对其做出一次选择后，只剩下一个子问题需要求解；
③证明做出贪心选择后：
1°原问题总是存在全局最优解，即贪心选择始终安全；
2°剩余子问题的局部最优解与贪心选择组合，即可得到原问题的全局最优解。
并完成2°
3. 贪心法与动态规划
最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，大部分情况下这是不可行的。贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法，我们自底向上构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。而贪心算法是动态规划方法的一个特例，可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。
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绛旓細浜岄樁娉板嫆灞曞紑瀹為檯涓嶆槸 鏈灏忎簩涔樻硶锛屽钩鏂规崯澶卞嚱鏁扮殑浜岄樁娉板嫆灞曞紑=鏈灏忎簩涔樻硶銆備絾闄堜浆涓轰綍鎯崇敤浜岄樁娉板嫆灞曞紑鍛紝鐚滄槸涓轰簡xgboost搴撶殑鍙墿灞曟э紝鍥犱负浠讳綍鎹熷け鍑芥暟鍙浜岄樁鍙鍗宠兘銆愬鐢ㄣ戦檲浣墍鍋氱殑鍏充簬鏈灏忎簩涔樻硶鐨勪换浣曟帹瀵笺傝屼笖娉板嫆鐨勬湰璐鏄敖閲忓幓妯′豢涓涓嚱鏁帮紝鐚滀簩闃舵嘲鍕掑睍寮宸茬粡瓒充互杩戜技澶ч噺鎹熷け...
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