动态规划、分治法和贪心法都是利用求解子问题，而后利用子问题求解更上层问题，最终获得全局解决方案的方法。 但是三者的应用场景和性质却存在着极大的不同： 1.分治法 很容易与动态规划问题混淆，但两者却有着本质上的差异。 分治法采用的是递归的思想来求解问题，两个分解的子问题独立求解，其之间无任何 ...

一、问题介绍 　　有一个迷宫地图，有一些可达的位置，也有一些不可达的位置（障碍、墙壁、边界）。从一个位置到下一个位置只能通过向上（或者向右、或者向下、或者向左）走一步来实现，从起点出发，如何找到一条到达终点的通路。本文将用两种不同的解决思路，四种具体实现来求解迷宫问题。 　　用二维矩阵来模拟 ...

深度优先遍历在编码上可以使用栈或者递归实现，当使用递归时就叫做回溯法，，八皇后问题-回溯法，可以求解所有可能的解，而广度优先一般不可以求得所有解，但是可应用于最优解问题，利用分支限界的思想，所以一般求解最优化问题使用广度优先，深度优先也可以。。 另外广度优先求图中两点最短路径，要求是不带权 ...

1、相同点： 回溯法在实现上也是遵循深度优先的，即一步一步往前探索，而不像广度优先那样，由近及远一片一片地扫。 2、不同点 （1）访问序 深度优先遍历： 　　目的是“遍历”，本质是无序的。也就是说访问次序不重要，重要的是都被访问过了。 可以参见题Surrounded ...

参考 https://my.oschina.net/HuoQibin/blog/1632769 分治法 定义： 将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解。----《算法导论》 1.分治法基本策略 1）将问题 ...

动态规划算法、分治法与贪心法都应用于：大问题可以分解为子问题求解的题目 一、分治法： 　　分治法容易理解，主要思想是：将大问题分解成子问题，求解出不同子问题的解，由各个子问题的解得到最终解。所有的子问题可能相关，也可能不相关，如果子问题相关，则求解子问题的解时，会重复计算，进行不必要的计算 ...

递归（Recursion）算法思想递归算法是一种调用自身函数的算法（二叉树的许多性质在定义上就满足递归）。递归的基本性质就是函数调用，在处理问题的时候，递归往往是把一个大规模的问题不断地变小然后进行推导的过程。 举例：（汉诺塔问题）有三个塔 A、B、C，一开始的时候，在塔 A 上放着 n 个盘子 ...

贪心法和动态规划法的区别 动态规划和贪心算法都是一种递推算法 均用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 ...