在现代计算机科学和算法设计中，贪婪算法是一种常用的方法，它通过在每一步选择局部最优解来试图达到全局最优解。这种策略就像是一个贪婪的猎人，在寻找猎物时总是选择最近的目标，希望这样最终能够获得最大的收获。这种方法简单直接，但在某些情况下可能无法找到全局最优解。

贪婪算法的核心在于其“逐步”特性，意味着它在解决问题时会一步步前进，每次只关注当前最优的选择，而不会考虑未来的后果。这就好比我们走在森林里，总是在寻找最近的水源，而不是去计算哪条路径能让我们到达最远的湖泊。

例如，在旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）中，贪婪算法会选择离当前城市最近的下一个城市作为目的地，直到所有城市都被访问过。虽然这种方法不能保证找到最佳路线，但它可以提供一个相对较好的解决方案，并且计算速度快得多。

通过贪婪算法，我们能够在许多实际应用中快速找到满意的解决方案，即使这些方案可能不是完美的。这种方法特别适合那些需要快速决策且对结果要求不是极端精确的应用场景。