贪心算法与动态规划

❶ 动态规划和贪心算法的区别

虽然两者都有最优子结构的性质，但是在解决子问题的时候，动态规划可以有多种决策，但是贪心算法只能有一种决策。

❷ 动态规划背包问题与贪心算法哪个更优

首先这两个算法是用来分别解决不同类型的背包问题的，不存在哪个更优的问题。
当一件背包物品可以分割的时候，使用贪心算法，按物品的单位体积的价值排序，从大到小取即可。
当一件背包物品不可分割的时候，（因为不可分割，所以就算按物品的单位体积的价值大的先取也不一定是最优解）此时使用贪心是不对的，应使用动态规划。

❸ 动态规划和贪心法有什么区别有什么联系

动态规划和贪心算法都是一种递推算法
均有局部最优解来推导全局最优解

不同点：
贪心算法：
1.贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一部之前的最优解则不作保留。
2.由（1）中的介绍，可以知道贪心法正确的条件是：每一步的最优解一定包含上一步的最优解。

动态规划算法：
1.全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解
2.动态规划的关键是状态转移方程，即如何由以求出的局部最优解来推导全局最优解
3.边界条件：即最简单的，可以直接得出的局部最优解

注：给我你电子邮箱，我把详细资料发过去

❹ 贪心算法和动态规划有什么区别

算法和动态废话他俩是有区别的贪心算法是吧这个计算机的算法时间应用降低到最小。

❺ 简述贪心，递归，动态规划，及分治算法之间的区别和联系

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

❻ 动态规划和贪心法有什么区别

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。

❼ 大学课程《算法分析与设计》中动态规划和贪心算法的区别和联系

对于，大学课程《算法分析与设计》中动态规划和贪心算法的区别和联系这个问题，首先要来聊聊他们的联系：1、都是一种推导算法；2、将它们分解为子问题求解，它们都需要有最优子结构。这两个特征师门的联系。

拓展资料：

贪婪算法是指在解决问题时，它总是在当前做出最佳选择。也就是说，在不考虑全局优化的情况下，该算法在某种意义上获得了局部最优解。贪婪算法不能得到所有问题的全局最优解。关键是贪婪策略的选择。

动态规划是运筹学的一个分支，是解决决策过程优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家R·贝尔曼等人在研究多阶段决策过程的最优化问题时，提出了着名的最优化原理，建立了动态规划。动态规划在工程技术、经济、工业生产、军事和自动控制等领域有着广泛的应用，在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题上都取得了显着的成果。

❽ 举例说明，动态规划和贪心算法的区别

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