贪心算法是一种解决优化问题的算法，其思想是在每一步选择中选择当前状态下最优解，从而达到全局最优解的目的。
以下是贪心算法的一些常见步骤：
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将问题模型化为一个包含若干子问题的问题集合，每个子问题都有一个最优解。
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对于每个子问题，选择一个局部最优解，并将其合并到全局解中。
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对于每个子问题，都执行步骤2，知道所有局部最优解都合并为一个全局最优解。
接下来，让我们通过一个例子来演示贪心算法。
例子：活动选择
假设有一些活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间。你希望从这些活动中选择尽可能多的活动，以便你可以参加尽可能多的活动。但是，你不能同时参加两个活动，因为它们有冲突的时间。如何解决这个问题？
算法步骤：
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将所有活动按照结束时间从早到晚排序。
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从第一个活动开始，选择第一个可行的活动，也就是第一个活动的结束时间早于或等于第二个活动的开始时间。
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重复步骤2，直到没有可行的活动为止。
实现：
function activitySelection(start, end) {const n = start.length;const activities = [];// 构建活动对象集合for (let i = 0; i < n; i++) {activities.push({ start: start[i], end: end[i] });}// 按照结束时间从早到晚排序activities.sort((a, b) => a.end - b.end);// 选择第一个可行的活动并加入结果集合const result = [activities[0]];let lastActivityEnd = activities[0].end;// 选择其它可行的活动并加入结果集合for (let i = 1; i < n; i++) {if (activities[i].start >= lastActivityEnd) {result.push(activities[i]);lastActivityEnd = activities[i].end;}}return result;
}// 示例
const start = [0, 1, 2, 3, 4, 5];
const end = [6, 3, 4, 5, 8, 5];
console.log(activitySelection(start, end));
// 结果：[
// { start: 0, end: 6 },
// { start: 3, end: 5 },
// { start: 5, end: 5 },
// { start: 5, end: 8 }
// ]
在上面的例子中，我们将所有活动按照结束时间排序，然后从第一个活动开始选择可行的活动并加入结果集合。这里选择的是局部最优解，即选择结束时间最早的活动。通过这种方式，我们可以得到全局最优解，即参加尽可能多的活动。
