Python是一門功能豐富的解釋型編程語言，它獨(dú)特的語法和大量的內(nèi)置庫，使得Python具備高效、易用和可讀性的特點(diǎn)。Python廣泛地應(yīng)用于人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、Web開發(fā)等領(lǐng)域，其中算法思想也是Python擁有的強(qiáng)大功能之一。

# 算法思想1：貪心算法
def greedy_algorithm(activities):
activities.sort(key=lambda x: x[1])  # 對活動的結(jié)束時間排序，從早到晚執(zhí)行
selected_activities = []
end_time = 0
for activity in activities:
if activity[0] >= end_time:  # 如果活動的開始時間晚于上一個活動的結(jié)束時間
selected_activities.append(activity)
end_time = activity[1]  # 更新上一個活動的結(jié)束時間
return selected_activities
# 算法思想2：動態(tài)規(guī)劃
def knapsack(weights, profits, capacity):
n = len(weights)
dp = [[0 for _ in range(capacity + 1)] for _ in range(n + 1)]
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, capacity + 1):
if weights[i - 1]<= j:
dp[i][j] = max(profits[i - 1] + dp[i - 1][j - weights[i - 1]], dp[i - 1][j])
else:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
return dp[n][capacity]

在貪心算法中，我們從問題的某一個初始解開始，通過在每一步求局部最優(yōu)解，從而達(dá)到全局最優(yōu)解的算法。在這個例子中，我們按照活動的結(jié)束時間進(jìn)行排序，每次選擇結(jié)束時間最早的活動，直到?jīng)]有可以參加的活動或已經(jīng)參加了所有活動，從而最大化可以參加的活動數(shù)量。

動態(tài)規(guī)劃則使用一種自下而上的遞推方式來解析問題，即通過已解決的子問題的最優(yōu)解來推出總問題的最優(yōu)解。上面這段代碼演示了一個背包問題，通過填表格的方式，做到在不重復(fù)計算的情況下獲取最大價值。這是動態(tài)規(guī)劃解決問題的核心思想。