贪心和动态规划的区别
答：表示一个算法常用的方法有分治法、动态规划、贪心法和回溯法。一、分治法 定义：分治法是一种将问题分解成若干个子问题然后逐个解决的方法。每个子问题的解合并起来，最终得到原问题的解。步骤：分解：将原问题分解为若干个规模较小的子问题。解决：递归地求解各个子问题。合并：将各个子问题的解合并成...
答：贪婪算法尤其适用于有最优子结构的问题中,最优子结构的意思是局部的最优解可以导出全局的最优解.贪婪算法与 动态规划 的不同在于贪婪算法对每一个子问题都作出选择,不能回退;动态规划则会保存以前的运算结果,根据以前的结果对当前进行选择,可以回退.贪婪算法可以解决一些 最优化 (如最大值最小值等)...
答：相关形式有动态规划、贪心算法、分治算法、回溯算法、迭代算法。1、动态规划：将原问题分解为若干个子问题，并自底向上逐个求解子问题，最终求得原问题的解。2、贪心算法：在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。3、分治算法：将一个复杂...
答：如图1，大体上说明了动态规划解决的0／1背包问题和贪心算法解决的问题之间的区别，图1 （4）贪心算法解决背包问题的算法实现：代码如下：include <iostream.h> struct goodinfo { float p; //物品效益 float w; //物品重量 float X; //物品该放的数量 int flag; //物品编号 ...
答：3、动态规划 动态规划是一种非常有效的算法策略，主要用于解决递归问题，或者一些看似是递归的问题。其基本思想是，将大问题分解成小问题，然后保存小问题的解，以便重复使用，而不是每次需要时重新计算。这样可以避免大量的重复计算，从而显著提高算法的效率。4、贪心算法 贪心算法是一种在每一步选择中都...
答：回溯就是不断的尝试各种可能，贪心就是一直往下走，拿最优的，答案不一定就是全局最优。动态规划就是枚举最优的子状态得到当前状态...具有阶段性，答案保证是全局最优的。但用空间换时间
答：动态规划和贪心算法都需要问题具有最优子结构，但不同的是贪心 自顶向下 ，先做选择再求解一个结果子问题，而动态规划自底向上求解子问题，需要先求出子问题的最优解再做选择。这是因为，动态规划最优解有两个子问题时，求解子问题 时有j-i-1种选择，但贪心选择特征能够使 其中一个子问题必定为...
答：贪心算法的基本要素：贪心选择性质和最优子结构性质。1、贪心选择性质 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选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题，而贪心算法则通常...
答：2、动态规划spa 动态规划法与分治法相似，其基本思想也是将原问题分解成若干个子问题。这种状况下若用分治法会对一些子问题进行屡次求解，这显然是没必要要的。动态规划法在求解过程当中把全部已解决的子问题的答案保存起来，从而避免对子问题重复求解。3、贪心 当一个问题具备最优子结构性质时，可用动态...
答：那么，常用的算法都有哪些呢？一般来讲，在我们日常工作中涉及到的算法，通常分为以下几个类型：分治、贪心、迭代、枚举、回溯、动态规划。下面我们来一一介绍这几种算法。一、分治算法 分治算法，顾名思义，是将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。分...
网友评论：
仲伟17240572350：
动态规划和贪心法有什么区别 -
39366于应
： 贪心法是每一步的最优解就是整体的最优解.0-1背包是属于动态规划,每一步的解不一定导致整体的最优解. 对于你问“什么样的题用0-1背包问题作”就是需要你自己做题来体会了.如果全局的最优解可以用分布的最优解求出来,就用贪心,如果不是,就动态规划(0-1背包属于这类). 合并果子问题(可以自己去网上找哈~)就是典型的贪心,0-1背包问题就属于典型动态规划.
仲伟17240572350：
贪心算法 动态规划 它们有什么区别?程序设计 -
39366于应
： 贪心算法是种策略,思想...它并没有固定的模式 比如最简单的背包问题 用贪心的思想去做,就可能有很多种方法 性价比最高的、价值最高的、重量最轻的 而你没办法确保你所选择的贪心策略对所有的情况都是绝对最优的 动态规划的思想是分治+解决沉余 把一个复杂的问题分解成一块一块的小问题 每一个小问题中得到最优解 再从这些最优解中获取更优的答案 典型的例子数塔问题 画个图就能看出来
仲伟17240572350：
递归,分治算法,动态规划和贪心选择的区别 -
39366于应
： 递归,简单的重复,计算量大. 分治,解决问题独立,分开计算,如其名. 动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题, 贪心算法则通常以自顶向下的方式进行; 动态规划能求出问题的最优解,贪心不能保证求出问题的最优解
仲伟17240572350：
动态规划与贪心
39366于应
： 动态规划和贪心不一样,动态规划需要求每个阶段所有可能的状态,从中选择最优的,最为这一阶段的最优解.贪心是直接选择最优解,要求步步最优,通过局部最优解形成全局最优解,但往往很少这样的题目. 01背包很简单,枚举一遍物体,倒序滚动一遍背包容量,通过f[j]:=max(f[j],f[j-w[i]]+v[i])这个方程进行计算就可以了.
仲伟17240572350：
分析用动态规划和贪心算法求解背包问题的差异
39366于应
： 动态规划本质是以空间换时间,算出了所有可行解的值域.而贪心算法,每次选则最优的,而结果未必最优.举个简单例子.背包能装8kg,有3个物品,分别为3kg,4kg,5kg动态规划,是计算,3 4, 3 5,得出解,最大的是3 5=8kg贪心算法,是选择,第一次选最大的:5kg8,故而解为5kg.
仲伟17240572350：
贪心算法和动态规划算法共有特点是
39366于应
： 贪心是特殊的动规.所谓特殊,是因为状态的转移时O(1)的. 动规转移的过程是贪心地进行的.每次选择所有前驱状态的最优值来更新当前状态的值. 动规与贪心有联系又有区别,其中最大的区别就是是否有后效性. 很少有人真正能讲清后效性是什么,平常做题目时,最简单的区分方法是判断贪心是否是对的,如果是对的,说明它没有后效性,否则就有后效性.
仲伟17240572350：
C语言贪心算法与动态规划的区别 -
39366于应
： 区别太大了,1,1个全局优化算法,1个是局部优化2,前者局部计算,后者计算出全部局部
仲伟17240572350：
贪心算法和动态规划算法共有特点是 -
39366于应
： 贪心算法和动态规划算法都是用来求解最优化问题的
仲伟17240572350：
有关算法的问题
39366于应
： 贪心就是面对多个选择,每次都挑最有利的,但总体来说不一定是最有利的.比如爬山,每次都挑最陡的地方往上爬,不一定最快到山顶,但肯定不是最慢到山顶的. 动态规划就是带回退了,遍历各种可能,选择一种总体最优的.
