贪心算法：
每个阶段的最优状态都是由上一个阶段的最优状态得到的->贪心
举个列子 比如有 1 5 10 20 硬币 如果需要凑到37块怎么凑 而且硬币数最少
1 第一步剪支 选择最优的 即选择最大的 20
2 选了20 还差17 在选最大的 10
3 还差7块 ，在选择最大的5
4 还差2块 ，只能选择1 1
结果是 20 10 5 1 1
eg:MinCount.java
换个币比如
2 ，4 ，7 ，9 ，10 要凑成16
按照贪心算法
10 + 4 + 2 很显然需要3个
而 最优的可能直接是 9 + 7 2个了
显然 贪心算法不一定找的是最优解，只是找的相对最优解
calcite cbo其实就是贪心的，配合一些剪枝的技巧 ，并不是全局最优解
注意：calcite的代价优化都是需要自己实现过的，
1 实现统计 比如表的count
2 实现算子的代价，默认是按行数实现的
算法实现: DFS => 寻找到相对最优的解 先自己想想？
详见:
如果你要寻找到全局最优解 ，其实需要回朔所有的子问题解 选出最优的解，所以搜索的路径会很大
相对最优解实现只需要DFS每次按照最大的选取:
eg x1 代表解的第一位 ，x2第二位
x1 x2 x2 x4 ....
10 10
9 9
7 7
4 4
2 2
这样就是一个2维素组了 这样就很简单了 DFS
实现 DFSGreedy.java
如果实现全局最优解了？ 后续补充
基于DFS
基于BFS