贪心算法是一种常见的解决问题的策略，它通过每一步都选择局部最优解，从而期望最终达到全局最优解。贪心算法的应用范围广泛，从数据结构到网络设计，甚至在日常生活中都有体现。
第一个经典例子是找零钱问题coins problem💰。假设你是一家小店的老板，需要找给顾客最少数量的硬币来凑足特定金额。通过贪心算法，你可以先给最大的面额硬币，然后逐步减少，这样就能确保使用最少的硬币数。
另一个例子是活动选择问题activity selection problem📅。如果你是一名活动策划者，需要安排尽可能多的活动，每个活动有开始和结束时间。贪心算法可以帮助你选择最早结束的活动，从而为后续活动留出更多时间。
然而，这些算法是否意味着我们应该拖延呢？答案是否定的。贪心算法强调的是即时决策，而拖延恰恰相反，它会让我们失去最佳时机，导致效率降低。所以，尽管贪心算法在某些情况下可以提高效率，但生活中的拖延却可能适得其反。🚀
贪心算法 拖延症 效率提升
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