这周讲初级的greedy alorithm，greedy algorithm是一种算法思想，思路是每一步都做在当时看上去是最优的事情，那么很多步下来，最后得到的方案可能也是个比较不错的方案（虽然可能不是最优）。之前接触过的knapsack problem和dijkstra‘s algorithm都是greedy algorithm的体现。
先讲的一个问题是scheduling application，就是说有一系列事务需要处理，每件事物有各自的优先级和处理时间，那么如何得到一个最优的schdule方案，使得每件事物的（优先级*完成时间）之和为最小。显而易见，这个问题很有实际意义啊：以前去主楼报账或者去学校打印店打印的时候就饱受不合理的schedule之苦，妈的明明我只是打印一两页纸，为什么要等前面那么多人打印完毕业论文才能轮到我？有了greedy algorithm这个问题就可以解决了，我们对每件事物按照（优先级/处理时间）降序排列就可以了。
然后是最小生成树的问题（MST），讲了Prim的MST算法，其实这个算法学图论的时候就学过，因为方法太直观了所以印象还挺深的。这个算法是处理无向有权图的最小生成树，过程就是先找一个最小权的边，然后以这个边为基地向外延伸，每一步寻找一遍所有不在本方基地的vertex，如果某个vertex连到在本方基地的某一vertex的edge的权重如果是当前能找到的最小值，那么就把这个点和这个边拉入本方。重复进行这一步骤，直到所有点都被拉入本方为止。这个算法是O(MN)的，不过和dijkstra一样，如果用heap来完成extract min的动作的话，可以优化到O(m*lg(n))。
作业就是实现scheduling和Prim，不难。