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贪心算法（Greedy Algorithm）是一种基于贪心思想的算法策略。它通过每一步选择当前状态下最优的解决方案，从而逐步得到全局最优解。贪心算法通常在问题具有贪心选择性质和最优子结构性质时被应用。

贪心算法的基本思想是，每一步选择当前情况下看起来最好的解决方案，而不考虑之后可能发生的情况。它不进行回溯，也不考虑全局最优解，而是根据局部最优选择来构建解决方案。

贪心算法的步骤通常如下：

1、确定问题的最优子结构：问题的最优解可以通过子问题的最优解来构建。

2、定义贪心选择策略：确定每一步的最优选择。

3、构建解决方案：根据贪心选择策略，逐步构建问题的解决方案。

4、验证解决方案：检查贪心算法得到的解决方案是否满足问题的要求。

当涉及到贪心算法的例子时，一个经典的示例是找零钱问题（Coin Change Problem）。问题描述如下：给定一些不同面额的硬币和一个需要找零的金额，找出最少的硬币数量来凑出该金额。

下面是一个使用贪心算法解决找零钱问题的C++示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

std::vector<int> greedyCoinChange(const std::vector<int>& coins, int amount) {
    std::vector<int> result;

    // 按面额从大到小排序硬币
    std::sort(coins.rbegin(), coins.rend());

    for (int coin : coins) {
        while (amount >= coin) {
            result.push_back(coin);
            amount -= coin;
        }
    }

    if (amount != 0) {
        // 找不到合适的硬币组合
        result.clear();
    }

    return result;
}

int main() {
    std::vector<int> coins = {1, 5, 10, 25};
    int amount = 47;

    std::vector<int> result = greedyCoinChange(coins, amount);

    if (!result.empty()) {
        std::cout << "找零的硬币数量：" << result.size() << std::endl;
        std::cout << "找零的硬币面额：";
        for (int coin : result) {
            std::cout << coin << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    } else {
        std::cout << "无法找零。" << std::endl;
    }

    return 0;
}

在上述示例中，我们定义了一个greedyCoinChange函数，它接收一个硬币面额的向量coins和需要找零的金额amount。首先，我们将硬币面额按从大到小排序，以便每次选择最大面额的硬币。然后，我们循环遍历每个硬币，直到无法再选择该硬币为止。最后，如果剩余的金额不为0，则表示无法找零，返回空的结果。

在main函数中，我们定义了一组硬币面额和需要找零的金额，并调用greedyCoinChange函数来获取找零的结果。如果结果不为空，我们输出找零的硬币数量和面额；否则，输出无法找零的信息。

例如，对于硬币面额为{1, 5, 10, 25}，需要找零47的情况下，输出将会是：

找零的硬币数量：5
找零的硬币面额：25 10 10 1 1

这表示我们可以用5个硬币凑出47的金额，其中包括1个25美分硬币、2个10美分硬币和2个1美分硬币。