贪心 & 动态规划

相同点：

贪心算法和dp都是一种递推算法，是一种解题的思想

都是由局部最优解来推导全局最优解

不同点：

贪心算法：

1.贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一部之前的最优解则不作保留。

2.由（1）中的介绍，可以知道贪心法正确的条件是：每一步的最优解一定包含上一步的最优解

3.求最小生成树的Prim算法和Kruskal算法都是漂亮的贪心算法。背包问题。

 

动态规划：

1.全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解

2.动态规划的关键是状态转移方程，即如何由以求出的局部最优解来推导全局最优解

3.边界条件：即最简单的，可以直接得出的局部最优解

4.计算二项式系数，Warshall算法求传递闭包，Floyd算法求完全最短路径，背包问题，矩阵连乘，最长公共子列