导读 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择策略，从而希望导致全局最优解的算法思想。它简单高效，但在某些问题上可能...
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择策略，从而希望导致全局最优解的算法思想。它简单高效，但在某些问题上可能无法得到全局最优解。下面分享几个经典的Python贪心算法应用案例👇：
首先，让我们看看活动选择问题🎉。假设有一系列活动，每个活动有一个开始时间和结束时间，目标是选出最多的互不重叠的活动。通过每次选择结束时间最早的活动，可以实现局部最优，进而接近全局最优。
接着是霍夫曼编码🌲。这是一种用于数据压缩的贪心算法。通过对字符出现频率进行排序，并不断合并最小频率的两个节点构建树，最终形成前缀编码，大大减少存储空间。
最后，还有分数背包问题👜。给定一组物品及其重量和价值，目标是在不超过背包容量的前提下装入最大价值的物品。贪心算法按照单位重量价值从高到低选取物品即可。
掌握这些经典案例后，你会发现贪心算法在实际编程中非常实用！✨
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