貪心演算法和遍歷演算法的一樣嗎

1. 迪克斯特拉演算法與貪心演算法一樣嗎

不是 貪心演算法是一個范圍很廣的演算法 迪傑斯特拉只是他的一個小小的應用

2. 對於大規模TSP問題，為什麼遍歷演算法不可行而貪心演算法可行

TSP屬於NPC問題，一般只能靠近似演算法求出近似解，問題規模小的時候，可以直接窮舉問題空間，得出最優解，不過問題規模一大就不行了，問題空間是指數暴漲的，這時候只能退而求其次，求近似最優解，而對應的近似演算法中會大量使用貪心策略，所以其實不是可不可行的問題，貪心犧牲了 解的精度（求得的不一定是最優解），但換來了時間上可觀的節約（直接降到多項式）。

3. 大學課程《演算法分析與設計》中動態規劃和貪心演算法的區別和聯系

《演算法分析與設計》是一門理論與應用並重的專業課程。本課程以演算法設計策略為知識單元，系統介紹計算機演算法的設計方法和分析技巧。課程主要內容包括:第1章，演算法概述；第二章，遞歸和分治策略；第三章，動態規劃；第四章，貪婪演算法；第五章，回溯法；第六章，分枝定界法。通過介紹經典實用的演算法，使學生掌握演算法設計的基本方法。結合案例分析，讓學生深入了解演算法設計的技巧和分析演算法的能力。

4. 貪心演算法和動態規劃有什麼區別

演算法和動態廢話他倆是有區別的貪心演算法是吧這個計算機的演算法時間應用降低到最小。

5. TSP問題的遍歷演算法和貪心演算法有什麼區別,為什麼不選擇遍歷演算法

所有問題遍歷演算法的時間復雜度是最高的，但是對於TSP問題來說貪心演算法一般是得不到最優解的

6. 對於大規模的TSP問題，為何遍歷演算法是不可行的，而貪心演算法則是一種可

貪心自然也是不行的，這是NPC問題。
你說的應該是剪枝，剪枝並不改變時間復雜度，規模大之後剪枝也不可行，一般只能用近似演算法。

7. 簡述貪心，遞歸，動態規劃，及分治演算法之間的區別和聯系

聯系：都是問題求解之時的一種演算法。

區別：

一、作用不同

1、貪心演算法：把子問題的解局部最優解合成原來解問題的一個解。

2、遞歸演算法：問題解法按遞歸演算法實現。如Hanoi問題；數據的結構形式是按遞歸定義的。如二叉樹、廣義表等。

3、動態規劃：動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。

4、分治演算法：可以再把它們分成幾個更小的子問題，以此類推，直至可以直接求出解為止。

二、方法不同

1、貪心演算法：在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，演算法得到的是在某種意義上的局部最優解。

2、遞歸演算法：通過重復將問題分解為同類的子問題而解決問題。

3、動態規劃：將過程分成若干個互相聯系的階段，在它的每一階段都需要作出決策，從而使整個過程達到最好的活動效果。

4、分治演算法：將一個規模為N的問題分解為K個規模較小的子問題。

三、特點不同

1、貪心演算法：根據題意選取一種量度標准。

2、遞歸演算法：遞歸就是在過程或函數里調用自身。

3、動態規劃：雖然動態規劃主要用於求解以時間劃分階段的動態過程的優化問題，但是一些與時間無關的靜態規劃(如線性規劃、非線性規劃)，只要人為地引進時間因素，把它視為多階段決策過程，也可以用動態規劃方法方便地求解。

4、分治演算法：原問題可以分解為多個子問題；原問題在分解過程中，遞歸地求解子問題；在求解並得到各個子問題的解後。

8. 貪婪啟發式和貪婪演算法的區別是什麼

馬踏棋盤的問題很早就有人提出，且早在1823年，J.C.Warnsdorff就提出了一個有名的演算法。在每個結點對其子結點進行選取時，優先選擇『出口』最小的進行搜索，『出口』的意思是在這些子結點中它們的可行子結點的個數，也就是『孫子』結點越少的越優先跳，為什麼要這樣選取，這是一種局部調整最優的做法，如果優先選擇出口多的子結點，那出口少的子結點就會越來越多，很可能出現『死』結點（顧名思義就是沒有出口又沒有跳過的結點），這樣對下面的搜索純粹是徒勞，這樣會浪費很多無用的時間，反過來如果每次都優先選擇出口少的結點跳，那出口少的結點就會越來越少，這樣跳成功的機會就更大一些。這種演算法稱為為貪心演算法，也叫貪婪演算法或啟發式演算法，它對整個求解過程的局部做最優調整，它只適用於求較優解或者部分解，而不能求最優解。這樣的調整方法叫貪心策略，至於什麼問題需要什麼樣的貪心策略是不確定的，具體問題具體分析。實驗可以證明馬遍歷問題在運用到了上面的貪心策略之後求解速率有非常明顯的提高，如果只要求出一個解甚至不用回溯就可以完成，因為在這個演算法提出的時候世界上還沒有計算機，這種方法完全可以用手工求出解來，其效率可想而知。
貪心演算法當然也有正確的時候。求最小生成樹的Prim演算法和Kruskal演算法都是漂亮的貪心演算法。
貪心法的應用演算法有Dijkstra的單源最短路徑和Chvatal的貪心集合覆蓋啟發式
所以需要說明的是，貪心演算法可以與隨機化演算法一起使用，具體的例子就不再多舉了。其實很多的智能演算法（也叫啟發式演算法），本質上就是貪心演算法和隨機化演算法結合——這樣的演算法結果雖然也是局部最優解，但是比單純的貪心演算法更靠近了最優解。例如遺傳演算法，模擬退火演算法。

9. 基於貪心的啟發式演算法跟貪心演算法區別是什麼啊

動態與靜態的關系