贪心算法总是做出在当前看来（）的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的（）。

正确答案：B
解析：贪心算法通过一系列的选择得到问题的解。它所做出的每一次选择是当前状态下局部最好选择，即贪心选择。这种启发式的策略并不总能获得最优解，然而在许多情况下能达到预期目的。从许多可以用贪心算法求解的问题中看到此类问题一般具有两个重要的性质：贪心选择性质和最优子结构性质。所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的性质来达到。所谓最优子结构性质是指原问题的最优解包含其子问题的最优解。背包问题是贪心算法的一个典型应用。

正确答案：A
解析：贪心算法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法，一般可以快速得到满意的解，因为省去了为找到最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时问。

正确答案：B

正确答案：B

正确答案：(6)能或可以、行及其他含义相同的词语 (7)不能或不可以、不行及其他含义相同的词语
(6)能，或可以、行及其他含义相同的词语 (7)不能，或不可以、不行及其他含义相同的词语 解析：本题考查的是算法的设计和分析技术。
问题1考查的是贪心算法的流程图。第(1)空表示第2个作业到第n个作业的主循环，i是循环控制变量，故第(1)空填入i<=n。
应注意到数组／中的作业J[i](1≤i≤k)是在其期限之前完成的作业，且d[J[i]]≤d[J[i+1]] (1≤id[i]。另一方面， J[D[R]]与r的关系只有两种：J[d[r]]>r，表示还可能在J[1]与J[r]之间插入作业i；J[d[r]]=r，表示不可能在J[1]～J[r]之间插入作业i。J[d[r]]问题2是本题算法的一个实例。6个作业的收益已经按降序排好序。根据流程图，将作业1，2，4和5放入数组J中，并得到总收益为220，具体过程如表4-1所示。

问题3考查算法策略。对于该题，贪心策略可以求得最优解。但不是所有的问题都能通过贪心策略来求得最优解，一个典型的例子是0-1背包问题。举例如下，有三件物品，背包可容纳50磅重的东西，每件物品的详细信息如表4-2所示，问如何装包使得其价值最大?

如果按贪心策略求解该问题，优先选择单位价值最大的物品，则先选择物品1，然后选择物品2。由于此时背包容量还剩下50-10-20=20，不足以容纳物品3，故总价值为 60+100=160美元。但若选择物品2和物品3，容量总和为20+30，小于等于总容量50，得到总价值为100+120=220，会得到更优解。此时用贪心策略不能得到最优解。