貪心演算法 (Greedy Algorithms)#

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。

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#

策略決策方式風險 / 代價
貪心每步選當前最優，不回頭可能陷入局部最優
動態規劃記錄多種可能，最後選全域最優需儲存更多中間狀態

當貪心法失效時，通常需要改用動態規劃。

跨倉庫導讀#

Backward 分治演算法 貪心演算法原理 Forward