动态规划问题（最大子段和问题），分治法问题（二路归并算法），贪心算法问题（实现钱币问题），回溯法问题（n皇后问题）

就这！！就这！！就这！！哈哈哈哈。

（一）就自己对与这几个算法的一些总结。

1.动态规划法： 基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解，以自底向上的方式解各子问题。
2.分治法问题： 将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。

注： 你会发现，其实这两个没啥区别，都是大问题分解成小问题，然后找最优解的问题。不同的是分治法分解后的子问题是相互独立的，不相同。而动态规划法分解后的子问题有相同的，保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。

3.贪心算法问题： 采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择，就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解。虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的。

4.回溯法问题： 一般都是问题的解空间转化成了图或者树的结构表示，然后使用深度优先搜索策略进行遍历，遍历的过程中记录和寻找所有可行解或者最优解。

（二）各个方法的详解

1.动态规划法：
     （1）在解决动态规划问题时一般分为四步：
               1、定义一个状态，这是一个最优解的结构特征
               2、进行状态递推，得到递推公式
               3、进行初始化
               4、返回结果

     （2）适用性
               1、最优子结构性质
               2、无后效性
               3、子问题的重叠性
2.分治法：
     （1）在每一层的递归上的步骤
               1、分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题。
               2、解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题。
               3、合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。
它的一般的算法设计模式如下：

Divide-and-Conquer