贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前看来是最好的选择，而不考虑整体最优解的算法策略。 以下是一个用 Python 实现的简单贪心算法示例，用于找零钱问题： ```python def greedy_change(amount, coins): # 用于存储找零的结果 change = [] # 对硬币面值从大到小排序 coins.sort(reverse=True) for coin in coins: # 计算能使用当前硬币的最大数量 num_of_coin = amount // coin # 将使用的硬币数量添加到找零结果中 change.extend([coin] * num_of_coin) # 更新剩余需要找零的金额 amount %= coin return change # 示例用法 coins = [25, 10, 5, 1] amount = 67 print(greedy_change(amount, coins)) ``` - `def greedy_change(amount, coins):` 定义了一个名为 `greedy_change` 的函数，接受需要找零的金额 `amount` 和可用的硬币面值列表 `coins` 作为参数。 - `coins.sort(reverse=True)` 对硬币面值从大到小进行排序，以便按照贪心策略优先使用大面值硬币。 - `amount // coin` 计算能使用当前硬币的最大数量。 - `change.extend([coin] * num_of_coin)` 将使用的硬币数量添加到找零结果列表中。 额外注意的逻辑点： 1. 贪心算法不一定能得到全局最优解，只适用于某些特定问题。 2. 选择硬币面值时要确保其合理性和有效性。 3. 对于复杂问题，可能需要结合其他算法策略来获得更好的结果。 [2025-01-04 18:06:11 | AI写代码神器 | 398点数解答]