貪心演算法#

貪心演算法（Greedy Algorithm）是一種在每一步選擇中都採取當前看來最優選擇的演算法策略。

本章內容#

貪心演算法原理：核心概念、適用條件與局限性
貪心演算法應用：股票買賣等經典問題

核心思維#

貪心演算法的本質是追求局部最優解（Local Optimal），並期望透過累積局部最優，最終達到全域最優解（Global Optimal）。

關鍵特性#

特性	說明
決策不可回退	一旦做出選擇就不會改變
無需儲存中間狀態	只保留當前最優解
計算速度快	通常為 O(n) 或 O(n log n)
適用範圍有限	需要問題具備最佳子結構

貪心 vs 動態規劃#

貪心：每步選最優，不回頭，可能陷入局部最優
動態規劃：記錄多種可能，最後選全域最優

當貪心法失效時，通常需要改用動態規劃。