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贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步都做出当前看起来最优的选择的算法策略。它不会回溯，也不会瞻前顾后，而是坚信「局部最优」能逐步导向「全局最优」。
贪心适用的前提是问题具有贪心选择性质：即每一步的局部最优解，最终能组成全局最优解。并非所有问题都满足这一性质（例如 0-1 背包问题贪心就不能得到最优解），但当满足时，贪心往往能得到简洁高效的解法。
下面通过三个经典问题来理解贪心的思想与应用。
你有一个容量为 W 的背包，和若干物品，每个物品有重量 w 和价值 v。与 0-1 背包不同，这里的物品可以分割（例如大米、液体），你可以只取某个物品的一部分。目标是：在不超过背包容量的前提下，使装入背包的总价值最大。
贪心策略：按单位价值 v/w 从高到低选取，优先拿“性价比”最高的；空间不足时取分数。
按 v/w 降序排序 → 依次装入背包，空间不足时取分数