本篇文章深入探讨了利用Python编程语言解决经典的贪心算法问题，包括最优合并问题、程序存储问题以及最优服务次序问题。通过具体的代码实例和详细解析，为读者提供了有效的解决方案与技巧。
懒得详细写了啊。关于最优合并问题：给定k个已排序的序列s1, s2,…, sk，使用二路归并算法将这k个序列合成为一个序列。假设所采用的二路归并算法中，合并两个长度分别为m和n的序列需要进行m+n-1次比较操作。设计一个能够确定这些序列最优合并顺序的算法，使得总的比较次数最少。
贪心策略是：每次选择最小的两个子序列进行合并以获得最少的比较次数；2个长度分别为m和n的序列在归并过程中需要执行m + n - 1次比较操作。
问题模型可以基于上述提到的贪心策略来构建，即按照从小到大的顺序选取两段最短的部分来进行归并。例如输入一个整数n代表有n个子序列，然后读入这n个子序列各自的长度值。
示例代码如下：
```python
n = int(input()) # 输入序列的数量
a = list(map(int, input().split())) # 输入每个序列的长度
```
注意：上述输入格式中，`input()`函数用于接收用户从控制台输入的数据，并返回一个字符串。而`map(func, seq)`函数会将seq中的元素依次传递给func()作为参数执行，然后返回由这些操作结果构成的一个迭代器对象；在这里使用了int()来转换每个序列长度的字符表示为整数形式。
以上就是对于该问题的基本描述和初步处理思路概述。
5星
