背包問題的貪心演算法運籌學_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

『壹』 pascal高手進（dp與貪心的區別）

DP是求最優解的問題
是運籌學的一個分支；
如 : 最長不降子序列,最長上升子序列,背包問題．．．．．
貪心只能騙分，但有些題是針對貪心的數據，其實是DP
如：合並果子．．．．
想在題目上騙分，請看＜騙分導論＞
也不要因為想要騙分而忘記了日常演算法的積累；
現在的編程注重DP，所以DP雖然難，但不可不學！
祝OI你早日1＝；

『貳』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

對於，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這個問題，首先要來聊聊他們的聯系：1、都是一種推導演算法；2、將它們分解為子問題求解，它們都需要有最優子結構。這兩個特徵師門的聯系。

拓展資料：

貪婪演算法是指在解決問題時，它總是在當前做出最佳選擇。也就是說，在不考慮全局優化的情況下，該演算法在某種意義上獲得了局部最優解。貪婪演算法不能得到所有問題的全局最優解。關鍵是貪婪策略的選擇。

動態規劃是運籌學的一個分支，是解決決策過程優化的過程。20世紀50年代初，美國數學家R·貝爾曼等人在研究多階段決策過程的最優化問題時，提出了著名的最優化原理，建立了動態規劃。動態規劃在工程技術、經濟、工業生產、軍事和自動控制等領域有著廣泛的應用，在背包問題、生產經營問題、資金管理問題、資源分配問題、最短路徑問題和復雜系統可靠性問題上都取得了顯著的成果。

『叄』運籌學動態規劃關於最短路問題用逆推法和順推法差不多吧，用逆推法要寫很多…

差不多的，就好像是對換了起點和終點。最短路的問題用dijkstra演算法是最簡單的！動態規劃解決資源分配和背包問題用逆推法！

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背包問題的貪心演算法運籌學

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