我的教科书中有这个问题：
“假设我们有一组活动来安排大型活动 可以在任何演讲厅进行任何活动的演讲厅数量。我们希望使用尽可能少的演讲厅安排所有活动。给出一个有效的贪婪算法来确定哪个活动应该使用哪个讲堂。 “
答案在这里给出： http://mitpress.mit.edu/algorithms/solutions/chap16-solutions.pdf
（第一解决方案）
我的答案是，为什么算法是贪心算法？
我认为这是因为它使（贪婪？）选择你总是把活动放到一个演讲厅，那里已经有一个或多个活动（如果可能的话），而不是把活动放进去一个新的空的演讲厅。但我不确定。 ：）
答案 0 :(得分：3)
贪婪意味着你不会重新考虑你的选择。这使得很难找到最佳解决方案，并在那里描述了算法。
答案 1 :(得分：2)
这是因为即使考虑到问题的其余部分，你也会在演讲厅1之前做到最多。从这个意义上说，1号讲堂是“贪婪的”。
答案 2 :(得分：1)
贪婪算法的定义是，在每个步骤中采用明显的最佳选择，而不是考虑前面的几个步骤。因此找到搜索空间的局部最小值（梯度下降或许值得一点谷歌）。国际象棋程序就是一个很好的例子，一个贪婪的算法总能做出最强大的直接移动（拿一块，最大化片段开发），但不会考虑将来的几个动作。
不幸的是，我似乎无法打开您目前包含的链接。但我可以毫不犹豫地猜测算法是贪婪的，因为一旦它将事件安装到大厅中，它就不会重新考虑这个决定（此时回溯可能值得快速谷歌）。
答案 3 :(得分：1)
我不知道是否存在单一的官方定义“贪婪”，但对我来说，一个贪婪的解决方案是将问题减少到选择一系列局部最优解决方案，希望当他们'重新组合起来，他们接近整体最优解决方案。 （有时候这种希望不仅仅是希望。）