Algoritmii Greedy sunt caracterizati de metoda lor de functionare: la fiecare pas se alege cel mai bun candidat posibil, dupa evaluarea tuturor acestora. Metoda determina intotdeauna o singura solutie, asigurand un optim local, dar nu intotdeauna si global. Tehnica Greedy este una de optimizare, ruland mai rapid decat un Backtraking, dar nefiind intotdeauna cea mai buna.
Cand nu aveti o idee mai buna legata de o problema, in timpul unui concurs, o implementare Greedy ar putea aduce in jur de 30% din punctaj.

Exista situatii in care algoritmii clacheaza, cum ar fi problema comisului voiajor, sau problemele NP-complete.

Exista situatii in care acesti algoritmi clacheaza, cum ar fi problema comisului voiajor sau problemele NP-complete.

Metoda Greedy are si avantaje: poate fi aplicata multor probleme: determinarea celor mai scurte drumuri in grafuri (Dijkstra), determinarea arborelui minimal de acoperire (Prim, Kruskal), codificare arborilor Huffmann, planificarea activitatilor, problema spectacolelor si problema fractionara a rucsacului. Dintre acestea, articolul le trateaza numai pe ultimele doua pentru a da un exemplu cat mai bun a modului de functionare si aplicare a algoritmilor Greedy.