属于贪心算法的是

贪心算法是一种利用贪心策略来选取每一步最优解的思想，从而求得全局最优解的算法。那么，哪些算法可以被归为贪心算法呢？本文将从多个角度分析并回答这个问题。

一、贪心算法的定义

贪心算法最基本的思路是将一个问题分成多个子问题，每个子问题都选择当前最优解，再将所有子问题的最优解整合起来得出全局最优解。也就是说，贪心算法的优化目标是每个小问题的最优解，而不是总体解的最优化。因此，贪心算法所求得的解有可能并非最优解，但在实际应用中，贪心算法的算法复杂度低，求解速度较快，因此它被广泛应用在诸如路径规划、背包问题等场景中。

二、贪心算法的特征

从设计角度，贪心算法具有以下几个特征：

1. 子问题的最优解一定包含在全局最优解中。

2. 子问题的最优解需要能够通过已知信息推导得出，不能与其他未知量有关。

3. 每一步选择都必须是无后效的，也就是说，当前的选择不能影响到以后的选择。

三、常见贪心算法

1. 零钱兑换问题

零钱兑换问题是指有多种面额的硬币，要求使用最少的硬币凑出一定的总额。贪心算法可以通过每次选择最大面额的硬币，逐步凑出目标总额，从而保证每部分的最优解，最后得到全局最优解。

2. 区间选点问题

区间选点问题是指给定n个区间，从中选出尽可能少的点，使得每个区间内至少包含一个点。贪心算法可以通过对每个区间按照右边界大小排序，每次选择右边界最小的区间，并在其右侧选择一个点，以此选择所有区间，最终得到最少的点数。

3. 贪心法求解Prim算法

Prim算法是解决最小生成树问题的一种经典算法，其基本思想是在图的顶点集合中选取一个起点，依次向外扩展，每次将与当前点最近的一个点加入到生成树中，直到所有点都被加入到生成树中为止。而在Prim算法中，每次从已经加入生成树的点向外扩张，每次选择到新点距离最近的边，并将该点加入到生成树中，可以看出，该算法的贪心策略是每次选取距离最近的点。

四、贪心算法的局限性

贪心算法的局限性主要体现在两个方面：

1. 有时候贪心算法所得到的结果并非最优解。

2. 有些问题无法使用贪心算法求解。

总体来说，贪心算法是一种常见且实用的算法。在实际应用中，我们应该根据问题的性质，分析是否适合对其应用贪心算法。同时，在设计和实现贪心算法时应该考虑问题的局限性，选择最适合的算法思想和方式。