动态规划和贪心算法的区别

Ⅰ 递归，分治算法，动态规划和贪心选择的区别

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

Ⅱ 简述贪心，递归，动态规划，及分治算法之间的区别和联系

联系：都是问题求解之时的一种算法。

区别：

一、作用不同

1、贪心算法：把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。

2、递归算法：问题解法按递归算法实现。如Hanoi问题；数据的结构形式是按递归定义的。如二叉树、广义表等。

3、动态规划：动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。

4、分治算法：可以再把它们分成几个更小的子问题，以此类推，直至可以直接求出解为止。

二、方法不同

1、贪心算法：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。

2、递归算法：通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题。

3、动态规划：将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。

4、分治算法：将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题。

三、特点不同

1、贪心算法：根据题意选取一种量度标准。

2、递归算法：递归就是在过程或函数里调用自身。

3、动态规划：虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划)，只要人为地引进时间因素，把它视为多阶段决策过程，也可以用动态规划方法方便地求解。

4、分治算法：原问题可以分解为多个子问题；原问题在分解过程中，递归地求解子问题；在求解并得到各个子问题的解后。

Ⅲ 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

《算法分析与设计》是一门理论与应用并重的专业课程。本课程以算法设计策略为知识单元，系统介绍计算机算法的设计方法和分析技巧。课程主要内容包括:第1章，算法概述；第二章，递归和分治策略；第三章，动态规划；第四章，贪婪算法；第五章，回溯法；第六章，分枝定界法。通过介绍经典实用的算法，使学生掌握算法设计的基本方法。结合案例分析，让学生深入了解算法设计的技巧和分析算法的能力。

Ⅳ 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

Ⅳ C语言贪心算法与动态规划的区别

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

Ⅵ 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。

Ⅶ 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

Ⅷ 贪心法和动态规划法的区别

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

Ⅸ 分析用动态规划和贪心算法求解背包问题的差异

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：5kg<8kg，第二次选则剩下的最大的4kg，4+5>8,故而解为5kg。