贪心算法

0x00 什么是贪心算法？
     对问题求解时，只考虑当前而言最好的选择，也可以理解为局部最优解。这种选择问题解的方式就叫做贪心算法。
     另外贪心算法因为只是当下而言最优选择，所以后续解不应该影响当下的选择，即无后效性。

0x01 贪心算法适用范围？
     适用于那些局部最优可以导致全局最优解。

0x02 贪心算法的python实现？
     # TODO
     
0x03 贪心算法举例：
     种花问题，背包问题，硬币问题等。
     # TODO：具体分析和实现

     举例一：硬币问题
     有1,5,10,25,100元五种面额的硬币，求用最少数量硬币组成36元的方案。
     用贪心法解决思路：目的在于硬币数量最少，所以先采用数值最接近36的硬币，然后再采用最接近剩余金额的硬币，直到凑够总价值为36元。
     
     python实现思路：
     step1:将所有存在的硬币面额都放进一个列表；
     step2:依次比较组成目标金额需要的每一个硬币各自需要的个数，将个数为0的除去，剩下的个数从最小的开始计算；
     step3:将个数最小的硬币面值和个数相乘以后，和目标金额相减，差的金额重复step1,step2,，直到金额达到目标金额为止；
     step4:输出个数最凶啊的方案。
     
     python代码：
     def mincount(money):
       coin_value = [1,5,10,25,100]
       out = []
       coin_value = coin_value[::-1]

       for i in coin_value:
         count = money//i
         out=out+[i,]*count
         money = money-count*i
         if money<=0:
           break
       return out
     money = 36
     print(mincount(money))
     
     输出：
     ===================== RESTART: C:/Users/y/Desktop/ceshi.py =====================
     [25, 10, 1]
     >>> 
     
     举例二：种花问题
     # TODO