贪心算法实例解析及未注释代码

资源摘要信息:"贪心算法是一个在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法不一定能得到全局最优解，因为它通常没有回溯功能。贪心算法适用的场景通常满足贪心选择性质和最优子结构性质。贪心选择性质是指通过局部最优解能产生全局最优解，而最优子结构性质是指一个问题的最优解包含其子问题的最优解。 贪心算法的基本步骤是： 1. 建立数学模型来描述问题； 2. 把求解的问题分成若干个子问题； 3. 对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解； 4. 把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。 贪心算法通常可以应用于求解一些最优化问题，如找零钱问题、背包问题、活动选择问题、图的最小生成树问题等。在每一种应用中，贪心算法的实现方式会有所不同，但基本思想是一致的。 由于贪心算法的实现往往不复杂，而且在某些特定问题上能快速找到有效解，因此在实际应用中具有重要意义。不过，由于贪心算法不能保证总是找到最优解，所以在使用时需要仔细分析问题是否满足贪心算法的适用条件。 在提供的文件名 'tanxinsuanfa.docx' 中，可以推测这是一个关于贪心算法的文档文件。虽然文档的描述中提到‘暂时还没有注释’，但可以预期这个文件应该包含了贪心算法的定义、特性、应用实例以及可能的代码实现或算法框架。文档的格式是Word文档，意味着它可能包含格式化的文本、图片、代码块或伪代码等多种信息，使得理解和学习贪心算法变得更加直观和容易。 如果你是算法学习者或者在寻求实际问题解决方案，那么这份文档可能是一个宝贵的资源，能帮助你深入了解贪心算法的基本原理和应用方法。"