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信息扩散模型贪心算法
发布时间：2022-12-08 20:26:11⑴ 迪杰斯特拉算法的本质是贪心还是动态规划
贪心是一种特殊的动态规划，动态规划的本质是独立的子问题，而贪心则是每次可以找到最优的独立子问题。
贪心和动归不是互斥的，而是包含的，贪心更快，但约束更强，适应范围更小。
动归和bfs的关系也是一样的。
展开一点讲，在求解最优化问题时，有多个解。而求解的过程类似一个树，我们称之为求解树。
一般的求解树真的是一棵树，所以我们只能用bfs来搜索，顶多剪枝。
有些特殊的求解树，中间很多结点是重合的，结点个数比所有搜索分支的个数少很多个数量级。这类问题较特殊，我们可以保存中间的搜索过程。而记忆化搜索和动态规划本质上就是一个东西，快就快在可以不用重复计算很多中间结果（所谓的最优子问题）。
还有一些特殊的求解树，更特殊，它们不止有很多重复结点，而且每次选择分支的时候，我们可以证明只要选择一个分支，这个分支的解就一定比其他选择更优。这类问题就是贪心了，
所以bfs，dp，贪心三个方法都是解决最优化问题的方法，根据问题的不同，约束越大的问题可以用越快的方法，越慢的方法可以解决的问题越普适。
动态规划的状态转移函数，可以抽象成这样一种函数：
f(x)=g(f(x1), f(x2), f(x3), ... f(xn))
其中f就是我们说的独立问题，每个f都有一个唯一值，也就是没有后效性。
贪心也是这个函数，但可以证明：
f(xi) >= f(x1|x2|...|xn)
那么我们就不用再去计算除了f(xi)以外的任何子状态了，所以就更快
而标准的bfs，虽然也有
f(x)=g(f(x1), f(x2), f(x3), ... f(xn))
但是因为对于任意的f(x)，它的子问题f(xi)的输入状态xi都不同（换一种思路也可以说f(xi)在不同的路径下值都不同，本质上是我们怎么定义xi，到底是狭义的参数还是广义的状态），所以无法使用内存去换取时间，就只能去遍历所有状态了。
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