常见的贪心算法包括

贪心算法又称贪心法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择，从而希望导致结果是全局最优的一种算法。贪心算法一般分为贪心选择和最优子结构性质两个部分。这种算法在很多场景下都有很好的应用，比如最小生成树问题、背包问题、活动安排问题等，因此得到了广泛的研究与应用。

常见的贪心算法包括：

1. 霍夫曼编码

霍夫曼编码是一种基于贪心算法的压缩方法，其核心思想是将出现频率高的字符用较短的编码表示，出现频率低的字符用较长的编码表示。这样就可以减小文件的大小，提高传输速度。

2. 最小生成树

最小生成树问题是指在一张无向连通图中，找一棵与图中所有顶点相连的生成树，并且使树上所有边的权值之和最小。该问题可以用贪心算法求解，先从任意一个点开始，每次选择一条最短的边连接到未被访问的点上，直到所有点都被访问为止。

3. 贪心背包

贪心背包问题是指有一背包容量为W，同时有n个物品，每个物品有固定的重量wi和价值vi，要求在不超过背包容量的情况下，使背包中所装物品的总价值最大。该问题可以使用贪心算法求解，每次将当前剩余容量装满质量重量最大的物品，直到背包容量不足为止。

4. Dijkstra算法

Dijkstra算法是一种解决有权图最短路径问题的算法，也是用贪心思想设计的。它维护了一个距离起点s已知的子图，每次找到一个离s最近的未被访问顶点，并用该顶点更新到s的距离，直到所有顶点都被访问为止。

5. Kruskal算法

Kruskal算法是最小生成树问题的一种解决方法，也是贪心算法的一种。它将无向图中所有边按照权值从小到大排序，依次将权值最小的边加入到生成树中，若加入该边后出现了环，则舍弃该边并继续加入下一条边，直到所有点都在同一连通分量中为止。

总之，贪心算法是一种简单而高效的算法，它的思想简单、实现容易，并且在很多场景下都能得到有效的应用。但是，贪心算法只能得到近似最优解，无法保证解的正确性，因此在实际应用中需要根据具体问题来选择是否采用贪心算法。