Greedy Algorithm
貪欲法（Greedy Algorithm）は各ステップで局所最適な選択を行い、バックトラックしない。シンプルで効率的だが、大域最適を保証しない。
目的
最適化問題を高速に近似的に解く手法。グリーディ選択特性の証明が必要である。
メカニズム
各ステップは大域最適を期待して局所最適を取る。適用には貪欲選択特性（局所最適が大域最適に拡張できる）と最適部分構造が必要である。古典例：ハフマン符号化、ダイクストラ、クラスカル、分数ナップサック。
ユースケース
- アルゴリズム設計
- 近似最適化（ヒューリスティック）
- スケジューリング問題