算法基础：贪心算法（Python版）

本博客所呈现的所有内容均源自《算法图解》一书，诚邀各位读者进行探讨与交流~

相信绝大多数人都曾有所耳闻或实际接触过贪婪算法，当面对一个难以解决的问题时，这种算法往往能成为一种现成的可行思路。

关于贪婪算法的定义，百度百科中提到：

贪心算法（亦称贪婪算法），在处理问题时，始终选择当前条件下看似最优的方案。换句话说，它并不从整体最优的角度出发，而是寻求某种意义上的局部最优解。

简单来说，就是在现有条件下确定一个局部最优解，并以此为基础继续寻找下一个局部最优解。通过反复进行这样的操作，直至达到收敛状态，从而替代对全局最优解的直接求取。

然而，这种策略最终得到的结果未必是全局最优解！

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1、贪婪算法的两个例子

为了更直观地理解贪婪算法的实际运作过程及其所产生的效果，我们先通过两个具体实例进行说明。

第一个例子：

假设存在一份课程安排表，目标是尽可能多地将课程集中于同一间教室进行。然而，显然无法将全部课程都安排在该教室，因为各门课程之间存在时间上的重叠。在这种情况下，应当采取何种方式才能实现最优的课程安排方案？

我们期望在同一间教室安排尽可能多的课程，然