贪心法的基本思路：
从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。
该算法存在问题：
1. 不能保证求得的最后解是最佳的；
2. 不能用来求最大或最小解问题；
3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。
实现该算法的过程：
从问题的某一初始解出发；
while 能朝给定总目标前进一步 do
求出可行解的一个解元素；
由所有解元素组合成问题的一个可行解
贪心算法最经典的例子，给钱问题。
比如中国的货币，只看元，有1元2元5元10元20、50、100
如果我要16元，可以拿16个1元，8个2元，但是怎么最少呢？
如果用贪心算，就是我每一次拿那张可能拿的最大的。
比如16，我第一次拿20拿不起，拿10元，OK，剩下6元，再拿个5元，剩下1元
也就是3张 10、5、1。
每次拿能拿的最大的，就是贪心。
但是一定注意，贪心得到的并不是最优解，也就是说用贪心不一定是拿的最少的张数
贪心只能得到一个比较好的解，而且贪心算法很好想得到。
再注意，为什么我们的钱可以用贪心呢？因为我们国家的钱的大小设计，正好可以使得贪心算法算出来的是最优解（一般是个国家的钱币都应该这么设计）。如果设计成别的样子情况就不同了
比如某国的钱币分为 1元3元4元
如果要拿6元钱 怎么拿？贪心的话 先拿4 再拿两个1 一共3张钱
实际最优呢？ 两张3元就够了
求最优解的问题，从根本上说是一种对解空间的遍历。最直接的暴力分析容易得到，最优解的解空间通常都是以指数阶增长，因此暴力穷举都是不可行的。
最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，如上面的分析，这是不可行的。
贪心和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪。两种算法要求问题都具有的一个性质就是“子问题最优性”。即，组成最优解的每一个子问题的解，对
于这个子问题本身肯定也是最优的。如果以自顶向下的方向看问题树（原问题作根），则，我们每次只需要向下遍历代表最优解的子树就可以保证会得到整体的最优
解。形象一点说，可以简单的用一个值（最优值）代表整个子树，而不用去求出这个子树所可能代表的所有值。
动态规划方法代表了这一类问题的一般解法。我们自底向上（从叶子向根）构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中
的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。动态规划的代价就取决于可选择的数目（树的叉数）和子问题的的数目（树的节点数，或者是树的高度？）。
贪心算法是动态规划方法的一个特例。贪心特在，可以证明，每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需
要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。通常这个值都是对于当前的问题情况下，显而易见的“最优”情况。因此用“贪心”来描述这个算法的
本质。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。这样，与动态规划相比，它的代
价只取决于子问题的数目，而选择数目总为1。