贪心策略的基本思想是

一种高效的算法设计思想。贪心算法通常采用从问题的某一初始解出发，逐步地向最优解进行搜索，以获取最优解的思想。贪心策略的核心是根据当前的问题状态选择最优的解决方案，而不是考虑未来可能带来的影响。

贪心策略的应用较为广泛，经常被应用于排序、图的最小生成树、最短路径等问题的解决中。下面从几个角度对贪心策略的基本思想进行分析：

一、 贪心策略的优点

贪心策略具有以下优点：

1.易于实现：贪心算法的实现相对较为简单，不需要大量的数学推导和背景知识。

2.高效性：由于贪心算法采用迭代的方式，每次都会去掉次优的部分，保留最优的部分，因此算法通常具有较高的效率。

二、 贪心策略的缺点

贪心策略也具有一些缺点：

1.不能保证全局最优：贪心算法只根据当前状态选择最优的方案，未来可能会做出不够优的选择，因此不能保证一定能得到全局最优解。

2.局部最优解不一定是全局最优解：贪心算法只选取当前状态下最优的解，而忽略未来状态的影响，导致得到的是局部最优解而非全局最优解。

三、 贪心策略的基本步骤

贪心算法的基本步骤如下：

1.问题建模：将问题转化为贪心策略可以解决的形式。

2.构造贪心选择：根据当前的问题状态，选择当前最优的解决方式。

3.检验性质：检查所得到的解是否满足问题的所有要求。

4.迭代求解：重复以上步骤，逐步缩小问题实例的规模，最终得到问题的解。

四、 贪心策略的实例分析

下面以骑士巡逻问题为例进行分析：

假设有一片长方形的草地，用一个平面直角坐标系表示。现在一名骑士要巡逻这片草地，但是他的马只能行走两种路线：一种是沿着平面直角坐标系内的直线行走，另一种是沿着直角坐标系内的斜线行走。骑士的问题是如何选择巡逻路线，使得他能够覆盖草地的每一个角落，并且行驶的路程最短。

假设骑士起始位置位于坐标系上任一位置，为保证覆盖所有位置，骑士每次必须至少向纵坐标或横坐标方向走一步。那么，如何制定最优的行车路线？

分析步骤如下：

- 将起始位置设为原点，将横向和纵向的路径分别算出，选择其中距离较短的路径走。

- 向横、纵坐标移动最多只能移动一个单位，同时向对角线移动的最少要移动两个单位，分别计算出每个可行的移动方案的路径长度。

- 按照从起点到所有其他点的距离进行排序，从距离最短的点开始遍历。

以上分析得出的解决方案就是针对该问题的贪心策略。