貪欲法

局所的に最適な選択を行い、全体的に最適な解を導き出します。活動選択問題、データ圧縮のためのハフマン符号化、分数ナップサック問題を学習します。貪欲法が機能する条件（最適部分構造＋貪欲選択性）を理解し、スケジューリング、圧縮、ネットワーク最適化での応用を見ていきます。

1 アルゴリズム

重複しない活動の最大数を選択します。常に最も早く終了する活動を選ぶ古典的な貪欲アルゴリズムです。

💡 学習のヒント

基礎を固めるために初級レベルのアルゴリズムから始め、中級および上級のトピックに進んでください。各アルゴリズムには、インタラクティブな可視化、複雑度分析、複数の言語でのコード例が含まれています。