贪心算法和遍历算法的一样吗

1. 迪克斯特拉算法与贪心算法一样吗

不是 贪心算法是一个范围很广的算法 迪杰斯特拉只是他的一个小小的应用

2. 对于大规模TSP问题，为什么遍历算法不可行而贪心算法可行

TSP属于NPC问题，一般只能靠近似算法求出近似解，问题规模小的时候，可以直接穷举问题空间，得出最优解，不过问题规模一大就不行了，问题空间是指数暴涨的，这时候只能退而求其次，求近似最优解，而对应的近似算法中会大量使用贪心策略，所以其实不是可不可行的问题，贪心牺牲了 解的精度（求得的不一定是最优解），但换来了时间上可观的节约（直接降到多项式）。

3. 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。

4. 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。

5. TSP问题的遍历算法和贪心算法有什么区别,为什么不选择遍历算法

所有问题遍历算法的时间复杂度是最高的，但是对于TSP问题来说贪心算法一般是得不到最优解的

6. 对于大规模的TSP问题，为何遍历算法是不可行的，而贪心算法则是一种可

贪心自然也是不行的，这是NPC问题。
你说的应该是剪枝，剪枝并不改变时间复杂度，规模大之后剪枝也不可行，一般只能用近似算法。

7. 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。

8. 贪婪启发式和贪婪算法的区别是什么

马踏棋盘的问题很早就有人提出，且早在1823年，J.C.Warnsdorff就提出了一个有名的算法。在每个结点对其子结点进行选取时，优先选择‘出口’最小的进行搜索，‘出口’的意思是在这些子结点中它们的可行子结点的个数，也就是‘孙子’结点越少的越优先跳，为什么要这样选取，这是一种局部调整最优的做法，如果优先选择出口多的子结点，那出口少的子结点就会越来越多，很可能出现‘死’结点（顾名思义就是没有出口又没有跳过的结点），这样对下面的搜索纯粹是徒劳，这样会浪费很多无用的时间，反过来如果每次都优先选择出口少的结点跳，那出口少的结点就会越来越少，这样跳成功的机会就更大一些。这种算法称为为贪心算法，也叫贪婪算法或启发式算法，它对整个求解过程的局部做最优调整，它只适用于求较优解或者部分解，而不能求最优解。这样的调整方法叫贪心策略，至于什么问题需要什么样的贪心策略是不确定的，具体问题具体分析。实验可以证明马遍历问题在运用到了上面的贪心策略之后求解速率有非常明显的提高，如果只要求出一个解甚至不用回溯就可以完成，因为在这个算法提出的时候世界上还没有计算机，这种方法完全可以用手工求出解来，其效率可想而知。
贪心算法当然也有正确的时候。求最小生成树的Prim算法和Kruskal算法都是漂亮的贪心算法。
贪心法的应用算法有Dijkstra的单源最短路径和Chvatal的贪心集合覆盖启发式
所以需要说明的是，贪心算法可以与随机化算法一起使用，具体的例子就不再多举了。其实很多的智能算法（也叫启发式算法），本质上就是贪心算法和随机化算法结合——这样的算法结果虽然也是局部最优解，但是比单纯的贪心算法更靠近了最优解。例如遗传算法，模拟退火算法。

9. 基于贪心的启发式算法跟贪心算法区别是什么啊

动态与静态的关系