使用python 实现一个贪心算法？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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贪心算法

贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。

贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。

基本思路

思想

贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止 。

步骤

1. 遍历初始集合X中的备选元素
2. 利用贪心策略在X中确定一个元素，并将其加入到可行解S中
3. 得到可行解S

P即为贪心策略，用来选择符合条件的元素。

例子——硬币找零

假设某国硬币面值有1,5,10,25,100元五种面额，若店员为顾客找零时，需要给顾客找零a=36元，求硬币数最少的情况。

这里我们的贪心策略为：

先找到最接近a的值，然后对a进行更新，然后进行循环。

代码实现

def shortNum(a):
  coins = [1,5,10,25,100]
  out = []
  coins = coins[::-1]

  for i in coins:
    num = a//i
    out=out+[i,]*num
    a = a-num*i
    if a<=0:
      break
  return out
a = 36
print(shortNum(a))

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