贪心算法顾名思义在一个贪字上面，它在解决某个问题的时候，总是先从眼前利益出发。也就是说只顾眼前，不顾大局，所以它是局部最优解。它的核心的就是局部最优推出全局最优。 比如公司只有一个会议室，明天有几场同样的重要的会议要开，怎么安排会议才能尽可能的多开会。 如果我们将所有会议的结束时 ...

问题描述： 设有n个活动的集合E={1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si <fi。如果选择了活动i，则它在半开时间区间[si, fi)内占用资源 ...

动态规划：动态规划应用于子问题重合的情况，不同的子问题具有相同的子子问题， 动态规划算法将每个子问题求解一次，将其解保存在一个表格中，需要时进行调用。 刻画一个最优解的结构特征。递归的定义最优解的值。计算最优解的值，有自顶向下和自底向上的方法，通常采用自底向上的方法。一、DP思想：1、把一个 ...

。这种算法可以求出全局最短的路径，但时间复杂度是O(N1*N2*....)，将随着问题规模的扩大而迅速增 ...

接下来学习贪心算法和动态规划，学习的过程中由于看的是录播，发现老师上课发现人有些没来有些许失落，下次在没有确定有充足时间的情况下，取消一切网络课程的报名。 贪心算法 贪心算法在求解某个问题时，总是做出眼前的最大利益，也就是说只顾眼前不顾大局，所以他是局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到 ...

这个问题是之前考研复试老师问的一个问题，当时答得还不错。今天刷题后记录一下。 贪心算法： 基本思想：贪心算法并不从整体最优上加以考虑，它所做的选择只是在某种意义上的局部最优解。 基本要素：最优子结构性质和贪心选择性质。 动态规划： 基本思想：将待求解的问题 ...

动态规划和贪心算法都是一种递推算法 即均由局部最优解来推导全局最优解 （不从整体最优解出发来考虑，总是做出在当前看来最好的选择。） 不同点： 贪心算法 与动态规划的区别：贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，由上一步的最优解推导下一步的最优解，所以上一部之前的最优解 ...

贪心算法 基本概念 贪心算法是指：在每一步求解的步骤中，它要求“贪婪”的选择最佳操作，并希望通过一系列的最优选择，能够产生一个问题的（全局的）最优解。 贪心算法每一步必须满足一下条件： 1、可行的：即它必须满足问题的约束。 2、局部最优：他是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择 ...