贪心算法（Greedy Algorithm）：又名贪婪算法。贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当期看来是最好的选择。也就是说，贪心算法能决定出最好的下一步，它不是从整体最优上考虑，而仅仅是在某种意义上的局部最优解。

值得注意的是：在某些问题上，用贪心算法也能得到原问题的最优解。

活动安排问题描述：

设有n个活动的集合E={1,2,……,n}，每个活动要是用同一个资源，而在同一时间内只能让一个活动使用。每个活动i都有对应的开始时间si和结束时间fi，且si<fi。该问题就是要求出所给的活动集E中最大的时间相容活动子集合。

贪心策略：最早结束时间优先 （最晚开始时间优先也是可以的，原理上一样）

定义：s[]代表开始时间，f[]代表结束时间，n表示活动个数

准备工作：先对f[]进行排序，而且保持s[]与f[]一致

下面贴出代码，因为排序可以查阅本博以前的博文，就不提供了，因此只有短短几行

public static int[] GreedyAc(int s[], int f[], int n){
	int x[] = new int[n];
	x[0] = 1;
	int j = 0; //j用来表示f数组的下标值
	for(int i = 1; i < n; i++){
		//判断下一个活动的开始时间是否比当前活动的结束时间晚
		if(s[i] >= f[j]){
			x[i] = 1;
			j = i;
		}
	}
	return x;
}

另外，贪心算法也有一个跟0-1背包问题类似的背包问题，但是背包问题的要求跟0-1背包问题的要求不同，背包问题不一定要把物品整个装进背包，可以把物品分成一部分来装入背包。贪心策略只要设计成 Vi与Wi的比值优先就可以了。

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