前言
從前有個小村莊，村民們過著平靜而樸實的生活。然而，他們面臨一個困境：村莊周圍的土地資源有限，每位村民都想要在這些土地上種植作物和建造房屋。因此，土地的分配成了一個問題。
村莊的首領考慮到了這個問題，他決定請來了一位聰明的專家幫助他們找到一個公平的土地分配方案。這位專家告訴首領，他可以使用一種叫做「貪婪演算法」的方法來解決這個問題。
貪婪演算法
貪婪演算法（Greedy Algorithm）是一種求解最優化問題的方法，該方法在每一個步驟都選擇當前狀態下的最佳解，並希望通過這種方式最終能夠獲得全局最優解。
貪婪演算法通常用於求解最優化問題，例如最小生成樹、最短路徑、背包問題等。這些問題可以被描述為一個圖，其中節點代表問題中的元素，邊代表元素之間的關係，權重代表成本或價值。
貪婪演算法的核心思想是在每個步驟中選擇當前狀態下最佳的解決方案。貪婪演算法不考慮整體最優解，而是通過局部最優解的選擇，希望最終能夠獲得全局最優解。貪婪演算法通常比較簡單且高效，但不能保證一定能獲得最優解。
那麼回到前言所提的例子，專家建議首領這樣做：首先，從村莊周圍的土地中選擇一塊最大的空地，讓第一位村民在那裡種植作物。然後，在剩餘的土地中，再選擇下一塊最大的空地，讓第二位村民使用，以此類推，直到所有的村民都分到土地為止。
可能引發的問題
聽取了專家的建議，開始實施這個方案。一開始，村民們對這種分配方法感到滿意，因為每個人都能獲得相對寬敞的土地。然而，隨著時間的推移，一些村民開始注意到一個問題：雖然他們每個人都有了自己的土地，但其中一些土地可能位於較遠的地點，不太適合種植作物，或者地勢較差。於是，他們開始嘗試交換土地，希望找到更好的選擇。
零錢問題
像是這類可以利益最大化或是最佳解的的問題很常出現在日常生活中，畢竟大多時候人都是以利益最大化為出發點，思考著該怎麼做才會是最有利的，仔細想想，其實以人類的本性來說，無形之中我們應該用過不少次貪婪演算法了吧！
結論
雖然貪婪演算法可以在短期內找到看似最佳的選擇，但它有時會忽略全局的信息，導致最終結果可能不盡如人意。
這個故事告訴我們，在解決問題時，我們需要考慮長遠的影響和全局的因素，而不僅僅是眼前的表面利益。