贪心算法是用于解决 NP 完全问题的算法，即：一个问题除了暴力枚举以外没有其他有效的解决方法，时间空间复杂度在问题组合数变多时急剧增大，不利于算法求解。此时考虑用贪心算法进行近似的计算，贪心算法不要求提供最好的最优解，但是能够缩小时间和空间复杂度以达到一个近似的完美解。
什么时候要使用贪心算法，就要学会辨识 NP 完全问题，一般分为两类：
判断 NP 完全问题的方法——《算法图解》
题目
给你一个整数数组 nums 。
如果一组数字 (i,j) 满足 nums[i] == nums[j] 且 i < j ，就可以认为这是一组好数对。
返回好数对的数目。
“分而治之”思想的体现，随机选取一个值，列表中比该值小的组成一个列表less，列表中比该值大的组成一个列表greater；对这两个列表再分别进行快速排序，是一种递归的做法，Python 实现代码如下：
def quick_sort(array: list):
less = []
greater = []
equals = []
array_length = len(array)
if array_length <= 1:
return array
base_value = random.choice(array)
for num in array:
if num < base_value:
less.append(num)
elif num > base_value:
greater.append(num)
elif num == base_value:
equals.append(num)
sorted_less_array = quick_sort(less)
sorted_great_array = quick_sort(greater)
return sorted_less_array + equals + sorted_great_array