背包问题的贪心算法运筹学_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

‘壹’ pascal高手进（dp与贪心的区别）

DP是求最优解的问题
是运筹学的一个分支；
如 : 最长不降子序列,最长上升子序列,背包问题．．．．．
贪心只能骗分，但有些题是针对贪心的数据，其实是DP
如：合并果子．．．．
想在题目上骗分，请看＜骗分导论＞
也不要因为想要骗分而忘记了日常算法的积累；
现在的编程注重DP，所以DP虽然难，但不可不学！
祝OI你早日1＝；

‘贰’ 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

对于，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这个问题，首先要来聊聊他们的联系：1、都是一种推导算法；2、将它们分解为子问题求解，它们都需要有最优子结构。这两个特征师门的联系。

拓展资料：

贪婪算法是指在解决问题时，它总是在当前做出最佳选择。也就是说，在不考虑全局优化的情况下，该算法在某种意义上获得了局部最优解。贪婪算法不能得到所有问题的全局最优解。关键是贪婪策略的选择。

动态规划是运筹学的一个分支，是解决决策过程优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家R·贝尔曼等人在研究多阶段决策过程的最优化问题时，提出了着名的最优化原理，建立了动态规划。动态规划在工程技术、经济、工业生产、军事和自动控制等领域有着广泛的应用，在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题上都取得了显着的成果。

‘叁’ 运筹学动态规划关于最短路问题用逆推法和顺推法差不多吧，用逆推法要写很多…

差不多的，就好像是对换了起点和终点。最短路的问题用dijkstra算法是最简单的！动态规划解决资源分配和背包问题用逆推法！

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