Dijkstra 贪心算法 动态规划

我认为 Dijkstra算法 的本质是 广度优先搜索，
而此处的广度是定义在路程的cost之上的。
（就好比从圆心处向外扩散一个圆环，首次碰到的就是最近）

动态规划泛指，重叠子问题与原问题的推算关系（学名：动态转移方程），
贪心是极端情况的动态规划，子问题独一选择性。

Dijkstra算法的分解思路是
到达某节点的cost最小路径 --（从这里面选）--> { 到达其相邻节点的cost最小路径 }
独一选择性:
只挑选： Min {到达其相邻节点的最短路径}

结论：的确是贪心策略

 

动态规划是将一个大问题分解成可以递归求解的"小问题"，精髓在于，这个问题是可以递归求解的。在数学上问题解叫具有递推公式。之所以DP可以用来求解优化问题是因为在推导n步递推公式时候我们可以默认n-1步是最优解了。

贪心其实也可以是递归求解的一种方式，贪心是把当前情况作为假定的最优解, 然后遍历所有可能状态找到最好的解。

跟DP不同的是，DP每一步递归是基于前一状态的“真”最优，而贪心可能是“伪