动态规划和贪婪算法都是递归算法，都是有局部最优解才能导出全局最优解。贪婪算法:动态规划算法:贪婪算法和动态规划，动态规划，3，动态规划:动态规划算法通常用于解决具有

动态规划和贪婪算法都是递归算法，都是有局部最优解才能导出全局最优解。贪婪算法:动态规划算法:贪婪算法和动态规划，动态规划，3，动态规划:动态规划算法通常用于解决具有某些最优性质的问题，2.算法描述1)算法原理:Floyd算法是一种经典的动态规划算法。动态规划算法的基本思想是什么？分治算法和动态规划有什么区别和联系？动态规划算法如何判断是否是最优序列？动态规划算法判断是否是最优序列:动态规划算法通常用于求解具有某些最优性质的问题，它需要最优子结构性质来确定最优策略。

dp算法是动态规划，是运筹学的一个分支，是解决决策过程最优化的一个过程。动态规划方法一般用于解决优化问题。这类问题可以有很多可行解，每个解都有一个值。我们希望找到最优值的解。我们称这个解为问题的最优解，而不是最优解，因为可能有多个解达到最优值。动态规划过程介绍:确定动态规划的三个要素，整个求解过程可以用一个最优决策表来描述。最优决策表是一个二维表，其中行代表决策阶段，列代表问题状态。

递归，简单重复，计算量大。分而治之，独立解题，分别计算，顾名思义。连接:是解题时的算法。区别:1。功能不同1。贪婪算法:将子问题的局部最优解合成原解问题的一个解。2.递归算法:用递归算法解决问题。比如河内问题；数据的结构是递归定义的。如二叉树、广义表等。3.动态规划:动态规划算法通常用于解决具有某些最优性质的问题。

第二，方法不同。1.贪婪算法:解决问题时，总是做出目前最好的选择。也就是说，算法在不考虑全局优化的情况下，得到了某种意义上的局部最优解。2.递归算法:通过将问题反复分解成同类子问题来解决问题。3.动态规划:将流程分为几个相互关联的阶段，每个阶段都需要做出决策，使整个流程达到最佳的活动效果。4.分治算法:规模为N的问题被分解成k个更小的子问题。

1。原问题可以分解成多个小问题的和。2.小问题会被重复计算(并因此导致指数级的计算时间)，小问题的结果可以保存为中间结果，避免重复计算，以达到更快的计算速度(这与分而治之不同)。小东，呵呵~这就是答案。动态规划是解决规划问题的重要手段，在当今信息学奥林匹克竞赛中应用越来越广泛。近几年的信息学奥赛，无论大小，几乎都考察了这方面。

要掌握动态编程的应用技巧，必须了解其各方面的特点。最重要的是，要深刻理解动态规划的本质。动态规划的本质动态规划诞生于20世纪50年代初，是为了解决一类多阶段决策问题。那么，什么样的问题叫做多阶段决策问题呢？1.1多阶段决策问题说到多阶段决策，人们很容易举出下面这个例子。1.分治法和动态规划的主要相似之处在于:1)都要求原问题具有最优子结构性质，都是将原问题进行分治，分解成若干个更小的子问题(小到容易求解)。然后将子问题的解组合成原问题的解。二、分治法和动态规划实现方法:①分治法通常采用递归求解。②动态规划通常用迭代法自下而上求解，但也可以用带记忆功能的递归法自上而下求解。

动态规划算法判断是否为最优序列:动态规划算法通常用于求解具有某些最优性质的问题，它需要最优子结构性质来确定最优策略。也是把要解决的问题分解成几个子问题(阶段)，依次求解子阶段和前一个子问题的解，为后一个子问题的解提供有用的信息。在求解任何子问题时，列出各种可能的局部解，保留那些通过决策很可能达到最优的局部解，舍弃其他局部解。

动态规划算法无后效:我们要求状态具有以下性质:如果给定了某个阶段的状态，则该阶段后流程的发展不受前几个阶段状态的影响，当所有阶段确定后，整个流程就确定了。换句话说，流程的每个实现都可以用一个状态序列来表示。在前面的示例中，每个阶段的状态是线条的起点。如果这些点的顺序确定了，那么整条线就完全确定了。从某一阶段后的线开始，给定该段起点时，不受前一条线(通过点)的影响。

1。定义概述FloydWarshallalgorithm算法是求解任意两点间最短路径的算法，能正确处理有向图或负权的最短路径问题，也用于计算有向图的传递闭包。FloydWarshall算法的时间复杂度为O(N3)，空间复杂度为O(N2)。2.算法描述1)算法原理:Floyd算法是一种经典的动态规划算法。

DP必须有一个状态，贪婪只是指这个题目满足任何条件都能得到最优解。一般来说，DP必须找出它的状态和转移方程。动态规划算法通常用于解决具有某些最优性质的问题。这类问题可能有很多可行的解决方案。每个解对应一个值，我们希望找到最优值的解。动态规划算法类似于分治法，其基本思想是把要解决的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解中得到原问题的解。

如果用分而治之的方法解决这类问题，分解得到的子问题数量太大，有些子问题要重复计算很多次。如果能把已经解决的子问题的答案保存下来，在需要的时候找出已经得到的答案，就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表格来记录所有已解决的子问题的答案。不管子问题后面用不用，只要算过，结果都会填在表格里。这是动态规划方法的基本思想。

如下:贪心法是每一步或整体的最优解。背包属于动态规划，每一步的求解都不一定得出整体最优解。对于你问“用01背包题做什么样的题”，需要你自己做题才能明白。如果能通过分布的最优解找到全局最优解，就用贪婪，如果不能，就动态编程(01背包就属于这一类)。并果问题(可以自己在网上找~)是典型的贪婪，01背包问题属于典型的动态规划。

为了证明一个贪婪算法是正确的，我们需要证明我们可以将一个最优解逐步转化为我们用贪婪算法得到的解。解不会更差，证明了贪婪算法得到的解和最优解一样好(显然最优解不可能更好)，要证明一个贪婪的算法是错误的，我们只需要找到一个反例。动态规划和贪婪算法都是递归算法，都是有局部最优解才能导出全局最优解，贪婪算法:动态规划算法:贪婪算法和动态规划。