理解动态规划、分治法和贪心法

本文详细对比了动态规划、分治法及贪心法这三种算法的特点及应用场景,并通过实例介绍了它们之间的区别。分治法利用递归思想独立解决子问题;贪心法则逐层迭代求最优解;动态规划考虑所有子问题,寻找最佳路径。

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,其之间无任何的重叠。而上一层问题只需要对两个子问题进行一定的merge即可得到答案。即s(t)= s(sub1)+s(sub2),但是s(sub1)和s(sub2)之间(看子问题)无任何重叠。

典型应用:

a. 并规排序。

b. 芯片诊断。(前提是对的芯片>错误的芯片)

2. 贪心法

可以定义为 s(t)= s(t-1) + selection acoording to certain criteria。 

同样其使用了类似迭代子问题的求解方式,逐步求得全局的最优答案。而其只有一个s(t-1),故不存在重叠求解子问题的情况。

3. 动态规划方法

该种方法较为复杂,但十分有用和高效,其核心性质是当前当前问题的答案s(t),并不能单独由s(t-1)求得。还有可能需要使用到s(1)...s(t-1)。具体需要使用到那些,是由问题本身的性质所决定的(常常是一个约束,或变相的约束)。

典型的转移方程:

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