定义
贪婪策略指在对问题进行求解时，在每-步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。
使用贪婪策略一般涉及最优子结构，并且自顶向下对每一个子问题计算到目前为止的最优的部分解。这也意味着贪婪算法的解，不一定是最优解，实质上得到的可能是相对近似的最优解。
在应用贪婪算法的时候，首先就要根据目标，对问题进行排序。根据排序选择最优的子集合。
举个例子
如常见的电台问题：
目标：最少的电台，覆盖最大的区域。
定义一个覆盖目标集合Y=[北京，上海，天津，广州，深圳，成都，杭州，大连]
1、首先K1-K5，遍历这五个电台分别覆盖了多少个地区：K1、K2、K3分别覆盖3个区域，K4、K5分别覆盖2个区域。那么选K1覆盖了[北京，上海，天津]，还剩Y=[广州，深圳，成都，杭州，大连]没有覆盖。
2、根据Y=[广州，深圳，成都，杭州，大连],遍历剩下的K2-K5电台分别覆盖多少区域：此时K2，K3，K5分别覆盖了2个区域，K4覆盖0个区域。选择K2覆盖了[广州，深圳]，还剩Y=[成都，杭州，大连]。
重复以上操作，直到所有地区被覆盖。
从上面可以看出，只是选择了到某个阶段可以取得的最优的解。
虽然贪婪算法不一定得到最优解，但至少可以得到一个近似解，简单高效。