贪婪搜索（Greedy Search），理学-计算机科学技术-人工智能-机器学习-知识表示-案例推理，一种启发式搜索（Heuristic Search）算法，在搜索过程中总是以当前情况为基础做最优选择。由于不从整体最优上加以考虑，贪婪搜索无法保证找到最优解，但是其通常能够在合理时间代价内找到较为满意的解。贪婪搜索已被广泛用于组合优化、机器学习等多个领域，如最小生成树和最优哈夫曼树寻找，以及决策树训练和关联规则学习等。贪婪搜索主要有三种搜索策略：最佳优先策略、爬山法、束搜索。最佳优先策略在每一步搜索中向当前最优节点进行搜索，如Weighted A*算法和贪婪最佳优先搜索算法等。爬山法在每一步搜索中只在当前节点的子节点中进行搜索，使用子节点中的最优节点进行下一步搜索。束搜索策略在搜索过程中仅考虑有限个数的备选搜索节点，可以看作是最佳优先策略的简化版本。