1樓：丹甘籍悅人
貪心法是每一步的最優解就是整體的最優解。0-1揹包是屬於動態規劃，每一步的解不一定導致整體的最優解。
對於你問「什麼樣的題用0-1揹包問題作」就是需要你自己做題來體會了。如果全域性的最優解可以用分佈的最優解求出來，就用貪心，如果不是，就動態規劃（0-1揹包屬於這類）。
合併果子問題（可以自己去網上找哈~）就是典型的貪心，0-1揹包問題就屬於典型動態規劃。
2樓：厚琪茆綺波
動態規劃和貪心演算法都是一種遞推演算法。
均有區域性最優解來推導全域性最優解。
不同點：貪心演算法：
1.貪心演算法中，作出的每步貪心決策都無法改變，因為貪心策略是由上一步的最優解推導下一步的最優解，而上一部之前的最優解則不作保留。
動態規劃演算法：
1.全域性最優解中一定包含某個區域性最優解，但不一定包含前乙個區域性最優解，因此需要記錄之前的所有最優解。
2.動態規劃的關鍵是狀態轉移方程，即如何由以求出的區域性最優解來推導全域性最優解。
3.邊界條件：即最簡單的，可以直接得出的區域性最優解。
注：給我你電子郵箱，我把詳細資料發過去。
動態規劃和貪心演算法的區別
3樓：潭暗
的區別。1、動態規劃演算法。
中，每步所做的選擇往往依賴於相關子問題的解，因而只有在解出相關子問題時才能做出選擇。而貪心演算法，僅在當前狀態下做出最好選擇，即區域性最優選或巨集罩擇，然後再去解做出這個選擇後產生的相應的子問題。
2、動態規劃演算法通常以自底向上的方式解各子問題，而貪心演算法則通常自頂向下的方式進行。
共同點：兩者都具有最優子。
結構性質。動態規劃演算法的基本思想與分治法類似，也是將待求解的問題分解為若干個子問題（階段），按順序求解子階段，前一子問題的解，為後一子問題的求解提供了有用的信衫鬧息。在求解任一子問題時，列出各種可能的區域性解，通過決策保留那些有可能達絕賀到最優的區域性解，丟棄其他區域性解。
動態規劃與貪心演算法
4樓：世紀網路
很奇怪，動態規劃和貪心演算法也有很多相似之處：
相同點：0，兩者都用於求解最優化問題。
1，兩者都將待求解的問題分解成若干子問題。
2，兩者都需要確定最優子結構，才能決定是否可以使用該方法。
3，兩者都需要構造遞迴式。
最優子結構：乙個問檔培好題的最優解中則包含其子問題的最優解。
不同點：1，動態規劃是自底向上計算，類似於將問題的規模從1開始，計算到n,其中i的求解依賴於i-1的結果；貪心演算法則是自頂向下計算，選擇當前乙個最優解，然後再看剩餘問題的最優解，一路剝削下去。
2，動態規劃比貪心演算法更加細緻精確，貪心演算法有時候求不出最優解。
貪心演算法：面對規模為n的問題，每次選擇當前情況的乙個最優解，然後在看剩餘的n-1規模的問題。
貪心原則：最能符合問題需求的選擇。
貪心演算法需要論證。
每次貪心選擇的解組行鉛合在一起就是最優解 這個結論是否正確。
是不是所有的貪心題理論上都可以用動態規劃做?
5樓：網友
貪心演算法：
動態規劃演算法：
全域性的最優解是包含某個區域性最優解的，但這個區域性最優解不一定就是上一步的最優解，所以動態規劃演算法是需要保留所有之前所得出的最優解的；
也就是說，已經得到的所有最優解中，包含了推匯出下一步最優解的資訊，不同於貪心的是我們並不確定到底是那乙個，所以計算過程中是需要保留所有得出的子最優解的。
都是通過求解子最優解來得出全劇最優解的演算法，但可以看出貪心演算法的適用範圍更小，動態規劃的適用範圍更大，所以理論上，動態規劃演算法是可以解決貪心演算法能解決的問題的。
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與有什麼區別和有什麼區別？
意思就是說你了不起。僅僅學習了三個月就這麼能說，很了不起！指人，的話使用在 a 非常感謝！或受傷了嗎？b 不是什麼了不起的事。裡的 的漢字是 物 者 所以說 可以指 事物 也可以指 人物 就是說比一般要好 非常 驚人的 比如 彼 他真是了不起啊 因為是 事 就是指所做的事情。比如 彼 発明 他的發明...