《算法贪心：哈夫曼编码与活动选择问题》

### 《算法贪心：哈夫曼编码与活动选择问题》 🧠💡 

贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前最优解的策略，从而希望最终得到全局最优解的算法思想。它虽然不保证在所有情况下都能得到最优解，但在许多经典问题中表现卓越，比如**哈夫曼编码**和**活动选择问题**。 

#### 🌳 哈夫曼编码：压缩的艺术 
哈夫曼编码是一种用于数据压缩的贪心算法，通过构建**最优前缀码**来减少存储空间。其核心思想是：**频率高的字符用短编码，频率低的用长编码**。 

1. **步骤**： 
  - 统计字符频率，构建最小堆（优先队列）🎯。 
  - 每次取出频率最低的两个节点合并，生成新节点（权值为两者之和），重新放入堆中。 
  - 重复直到只剩一个根节点，形成哈夫曼树🌲。 

2. **贪心性**：每次合并都选择当前最小的两个节点，确保高频字符路径最短。 

#### ⏰ 活动选择问题：高效安排时间 
活动选择问题要求在有限时间内安排最多的**相容活动**（不重叠）。贪心策略是：**每次选择结束时间最早的活动**，为后续留下更多空间。 

1. **步骤**： 
  - 按结束时间排序📅。 
  - 选择第一个活动，之后每次选与前一个活动不冲突且结束最早的活动。 

2. **贪心性**：局部最优（尽早结束）带来全局最优（最多活动）。 

#### 🎯 贪心算法的魅力 
贪心算法高效简洁，适用于**最优子结构**问题（如哈夫曼编码和活动选择）。但它并非万能，需验证其正确性✅。掌握贪心思想，能让我们在算法设计中化繁为简，直击核心！ 

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**总结**：贪心算法用“短视”策略解决复杂问题，哈夫曼编码和活动选择正是其经典应用🌟。理解其核心思想，方能灵活运用于更多场景！ 🚀
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