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1 简单的贪婪算法
每步都采取最优的做法，每步都选择局部最优解。
2 背包问题
有些情况下，完美是优秀的敌人。如果你只需要找到一个大致解决问题的算法，贪婪算法挺不错，因为实现容易，结果与正确结果相当接近。
练习
8.1 你在一家家具公司工作，需要将家具发往全国各地，为此你需要将箱子装上卡车。每个箱子的尺寸各不相同，你需要尽可能利用每辆卡车的空间，为此你将如何选择要装上卡车的箱子呢？请设计一种贪婪算法。使用这种算法能得到最优解吗？
选择可以装入卡车中最大的箱子，不断重复，直到不能再装，这种算法得不到最优解。
8.2 你要去欧洲旅行，总行程为7天。对于每个旅游胜地，你都给它分配一个价值——表示你有多想去那里看看，并估算出需要多长时间。你如何将这次旅行的价值最大化？请设计一种贪婪算法。使用这种算法能得到最优解吗？
不断地挑选可以在剩下的时间内完成的价值最大的活动，知道剩下的时间不能够完成任何活动为止。同样这种算法得不到最优解。
3 集合覆盖问题
假设你办了个广播节目，要让全美50个州的听众都收听得到。为此，你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支付费用，因此你力图在尽可能少的广播台播出。每个广播台都覆盖特定的区域，不同广播台的覆盖区域可能重叠。
具体方法如下：
①列出每个可能的广播台集合，这被称为幂集（power set）。可能的子集有2**n个。
②在这些集合中，选出覆盖全美50个州的最小集合。
由于可能的子集有2**n个，因此运行时间为O(2**n)。
用贪婪算法可得到非常接近的解：
①选出这样一个广播台，它覆盖了最多的未覆盖的州。即使有重复的州也没有关系
②重复第一步，直到覆盖了所有的州
这是一种近似算法。判断近似算法优劣的标准如下：
①速度有多快
②得到的近似解与最优解的接近程度。在这个例子中贪婪算法的运行时间为O（n**2）
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