個人感覺貪心演算法是一個尋找規律的過程，事實上這種規律有時候是很難找到的，並且還面臨一個重大的問題是
我們找的規律（一個極值解）並不一定是最值解，需要推理證明極值等於最值。
而動態規劃是一個尋找子問題的過程，有點類似分制演算法，但是動態規劃重在去掉重複的子問題，當然子問題
相互獨立的情況下，分制演算法無疑是最好的選擇（有個二分思想）計算相對較快。
既然是貪心的，那我我們首選要找到題目中貪心的地方（一般是最大，最小之類的東西）
用好動態規劃也不難，難在的是找狀態，找邊界，找狀態轉移方程（那個等式）
個人感覺貪心演算法是一個尋找規律的過程，事實上這種規律有時候是很難找到的，並且還面臨一個重大的問題是我們找的規律（一個極值解）並不一定是最值解，需要推理證明極值等於最值。 而動態規劃是一個尋找子問題的過程，有點類似分制演算法，但是動態規劃重在去掉重複的子問
一.揹包問題 引用書上關於0-1揹包和部分揹包的闡述： 二.貪心與動態規劃區別 關於紅色矩形部分解釋為什麼0-1不能使用貪心演算法，是因為當你選擇一個物品時，整個物品的大小都需要計算，然而揹包的的大小又是固定的，那麼剩下的揹包大小與剩下的物品之間
不同點： 貪心演算法： 1.貪心演算法中，作出的每步貪心決策都無法改變，因為貪心策略是由上一步的最優解推導下一步的最優解，而上一部之前的最優解則不作保留。 2.由（1）中的介紹，可以知道貪心法正確的條件是：每一步的最優解一定包含上一步的最優解。
一言以蔽之：動態規劃，從全域性最優考慮；最短路徑，從當前最優考慮。 先考慮下面的圖 可以很容易地看出，如果使用貪心演算法，從a到e的路線將是：a->b->c->d->e,而採用動態的規劃的路線則是：a->c->e。 貪心演算法的優點是程
動態規劃和貪心演算法都是一種遞推演算法 均有區域性最優解來推導全域性最優解 不同點： 貪心演算法： 1.貪心演算法中，作出的每步貪心決策都無法改變，因為貪心策略是由上一步的最優解推導下一步的最優解，而
動態規劃和貪心演算法的區別動態規劃和貪心演算法都是一種遞推演算法 均有區域性最優解來推導全域性最優解 不同點： 貪心演算法： 1.貪心演算法中，作出的每步貪心決策都無法改變，因為貪心策略是由上一步的最優解推導下一步的最優解，而上一部之前的最優解則不作保留。 2.由（1）中的介紹，可以知道貪心法正確的條件是：每
題目 給定一長為n的繩子，要求把繩子剪成m段（m，n都是整數且n>1，m>1）,每段繩子的長度記為ｋ[0], k[1], k[2]…,k[m]。請問k[0]*k[1]*k[2]….*k[m]可能的最大乘積是多少？例如，當繩子的長度是８時，可以剪成２
動態規劃 動態規劃（Dynamic Programming，DP）是一種將複雜問題分解成更小的子問題來解決的優化演算法。下面有一些用動態規劃來解決實際問題的演算法： 最少硬幣找零 給定一組硬幣的面額，以及要找零的錢數，計算出符合找零錢數的最少硬幣數量。例如，美國硬幣面額有1、5、10、25這四種
一、題目： 一根長度為n的繩子，剪成m段,m,n都大於1，且都為整數,每段長度記為k[0],k[1]…,k[m].求k[0]*k[1]…*k[m]可能的最大乘積 1.1解法： 兩種不同的方法解決這個問題，先用常規的需要O(n²)時間和O(n)空間的動態規劃，接著用只需要O(1)的
貪心演算法： 典型的應用有Huffman樹，直接構造兩個最小的連續相加，得到目標樹。 目標函式f=sum(li*wi);就是權重乘以葉節點的深度求和再求最小值。 如果目標函式修改為f=sum(li+wi)或max(li+wi)或任意函式g(li,wi),是否可以求解呢？
需求一： 剪繩子，將長度為n的繩子剪成若干段，求各段長度乘積的最大值分析： 1、動態規劃 設f(n)代表長度為n的繩子剪成若干段的最大乘積，如果第一刀下去，第一段長度是i，那麼剩下的就需要剪n-i，那麼f(n)=max{f(i)f(n-i)}。而f(n)的最優解對應著f
引言 最近集中研究計算智慧，其中涉及到遞迴和動態規劃，動態規劃實現中又用到了遞迴，忽然發現這兩個概念的差別分得不太清楚。索性把遞迴、分治策略、動態規劃、貪婪選擇之間的聯絡與區別都一併搞清楚吧。 1、分治策略（Divide and Conquer）
轉自：http://hxrs.iteye.com/blog/1055478 分治法，動態規劃法，貪心演算法這三者之間有類似之處，比如都需要將問題劃分為一個個子問題，然後通過解決這些子問題來解決最終問題。但其實這三者之間的區別還是蠻大的。 1.分治法 分治法（di
本來這次是該總結動態規劃的，但在學習過程中發現動態規劃和上一節的貪心演算法有很大聯絡，而在演算法設計過程中主要是對兩種演算法的選擇，所以決定這次以對比的方式做總結，既可以更深入地瞭解動態規劃，又可以對
規劃 動態 分治法 每次體會算法都有新的感覺，刷題越多，對算法的理解感覺也就越深刻。下面我們來重新體會下分治法，動態規劃，貪心法，遞歸的理解。1.分治法： 將問題分成單獨的階段，每個階段互相不幹擾很獨立，如10米長的木棍，切成10段，每段去解決每一段的問題。（階段沒有關系）2.貪心法 站
演算法設計之六種常用演算法設計方法 1.直接遍歷態（窮舉法） 程式執行狀態是可以遍歷的，遍歷演算法執行每一個狀態，最終會找到一個最優的可行解；適用於解決極小規模或者複雜度線性增長，而線
前言 推出一個新系列，《看圖輕鬆理解資料結構和演算法》，主要使用圖片來描述常見的資料結構和演算法，輕鬆閱讀並理解掌握。本系列包括各種堆、各種佇列、各種列表、各種樹、各種圖、各種排序等等幾十篇的樣子。 Floyd演算法 Floyd是一種經典的多源最短路徑演算法，它通過動態規劃的思想來尋找給定加權圖中的多源
前言 寫的比較匆忙，測試用例是能全部跑通的，不過考慮記憶體和效率的話，還有許多需要改進的地方，所以請多指教 在二叉樹中增加一行 題目描述 給定一個二叉樹，根節點為第1層，深度為 1。在其第 d 層追加一行值為 v 的節點。 新增規則：給定一個深度值 d （正整數），針對深度為 d-1 層的每一非
gpo namespace cst 雷達 高度 lan 一個 int post 問題描述 某國為了防禦敵國的導彈襲擊，發展出一種導彈攔截系統。但是這種導彈攔截系統有一個缺陷：雖然它的第一發炮彈能夠到達任意的高度，但是以後每一發炮彈都不能高於前一發的高度。某天，雷達捕捉到
else 註釋 競賽 define ostream div sum highlight efi 慎二的隨機數列 bzoj-4282 題目大意：一個序列，序列上有一些數是給定的，而有一些位置上的數可以任意選擇。問最長上升子序列。 註釋：$1\le n\le 10^5$。
