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贪心算法代指在每个阶段做出局部最优选择的算法。因此贪心算法是有局限的，并不全部适用所有情况。

贪心算法

面部识别是一种使用计算机视觉技术来识别和验证人脸的过程。这种技术已经在各种应用程序中得到广泛使用，例如安全系统、图像搜索和社交媒体。其中，使用面部标志和K最近邻算法进行面部识别是一种简单而有效的方法。

使用面部标志和K最近邻进行简单的面部识别

本文分别介绍了贪心算法、分而治之算法、动态规划算法的概念，并详细描述了这三个算法之间的区别。

贪心算法、分而治之算法、动态规划算法的概念和区别

Ford-Fulkerson算法是贪心算法，用于计算网络中的最大流量。本文通过一个示例详细介绍了Ford-Fulkerson算法的原理，并教大家用Python实现Ford-Fulkerson算法。

Ford-Fulkerson算法概念详解 Python实现Ford-Fulkerson算法

反向删除算法的目的是通过删除高权重的边来找到最小生成树，其算法逻辑是，先对加权图所有的边进行降序排列，从最高权重的边开始执行删除操作，如果删除该边不影响加权图连接，则删去这条边并继续删除筛选；如果删除该边会影响加权图链接，则恢复保留删除的边，继续删除筛选。直至遍历完所有的边，最后就能输出最小生成树。

反向删除算法如何找到最小生成树

本文通过Boruvka算法的原理分析，为大家介绍了Boruvka算法的内容。Boruvka算法生成树所有顶点都是连接的，两个不相交的顶点子集连接起来形成生成树，并且它们必须与最小权重边连接，这样才能输出最小生成树。

Boruvka算法如何输出最小生成树 Boruvka算法原理

Prim算法是一种贪心算法，用于从图中找到最小生成树。Prim算法找到包含图的每个顶点的边的子集，从而可以最小化边的权重之和。

Prim算法原理和实现 Prim算法和Kruskal算法的区别

Kruskal算法是最小生成树的流行算法之一，以生成局部最优解的形式查找最小生成树。Kruskal算法将图视为森林，每个节点视为单独的树，并且只有在与所有其他可用选项相比成本最低的情况下，才将一个节点与另一个节点连接起来。

最小生成树Kruskal算法 Kruskal算法图解

作为贪心算法的一种，Dijkstra算法用于在加权图中找到从起始节点到目标节点的最短距离或路径。该算法生成从起始节点（源节点）到图中所有其他节点的最短路径树。