这一专题的题目做了不少，但似乎对贪心的感念依然有些模糊，下面简单写下我的理解。

  一.概述

  所谓贪心算法，就是用将一个大的问题细化成若干小问题，通过逐一解决这些小问题，最终求得问题解的方法。这种策略往往易于描述，易于实现—策略可行的话。

二.例题举例

1.木棒问题。

题意：一个加工木棍的机器，如果后面加工的木棍比前面的长且重，则不需要调机器，否则需要一分钟调机器，输入T组测试实例，每组由N跟木棒编写程序，计算并输出每组测试实例所用的最短的调机器的时间。

  这个问题首先要对每组测试实例里的木棒进行排序，按长度升序，长度一样的轻的在前—预处理。

  接着来到整个算法的核心部分—贪心策略：将木棒进行遍历，每一遍删去所有可以一起加工不用调机器的木棒，调机器用时+1，直至所有木棒都删完。

2.田忌赛马问题。

题意：输入田忌的马分数（分数代表好坏），国王马的分数，输出田忌最多能赢几局。

  预处理依然是排序。

  贪心策略：如果田忌最好的马能赢国王最好的马，让他俩比一局；如果田忌最差的马能赢国王最差的马让他俩比一局；如果上面两个都不行让田忌当前最差的马与国王最好的马比一局。

3.搬桌子问题。

题意：在400个两两相对房间之间搬桌子，走廊一次只能通过一张桌子，把桌子从一个房间移到另一个房间需要10分钟。输入T表示搬桌子的组数，输入N表示每一组要搬的桌子数，接下来的N行输入桌子搬出的房间和搬入的房间。输出每一组搬桌子的最短时间。

  预处理排序。

  贪心策略：因为走廊不可以同时搬运两张桌子，可以将每两个相对的门之间的走廊设为一个参数，统计每组桌子搬完后走廊的占用次数，最大占用次数乘10即为所求时间。

三.总结

  从上面几个例题来看，要做贪心，往往要对问题进行一定的预处理，往往是排序（并不一定是）。然后进入到整个问题的核心部分贪心策略，贪心策略有的时候是实现问题的转化（如例3），有时候不用转化而是反复遍历。

  贪心算反往往配合STL内容来实现，常用有：Vector，Set；sort排序函数也是常用的。