贪心与动态规划的区别_贪心算法和动态规划主要区别

贪心算法和动态规划算法有以下主要区别：

1. 最优子结构性质：动态规划算法的核心思想是通过将问题分解为子问题，并利用最优子结构性质，即全局最优解可以由局部最优解组合而成。动态规划算法通过保存并重复使用子问题的解来构建最优解。

   贪心算法则没有最优子结构性质，它每次都选择当前看起来最好的选择，而不考虑之前或之后的决策对整体结果的影响。贪心算法通常只能得到局部最优解，而不一定能得到全局最优解。

2. 选择策略：动态规划算法会考虑所有可能的选择，并计算每个选择对应的值，然后选择最优的选择。动态规划算法通常会使用一个表格或数组来保存中间计算结果，以便重复使用。

   贪心算法则每次只考虑当前状态下的最优选择，而不会考虑之后的影响。贪心算法通常不需要保存中间计算结果，因为它不会回溯或重复使用之前的决策。

3. 时间复杂度：动态规划算法通常需要计算和保存大量的中间结果，因此在时间和空间上的复杂度较高。动态规划算法适用于有重叠子问题的情况。

   贪心算法则通常只需要一次遍历，无需计算和保存大量中间结果，因此在时间和空间上的复杂度较低。贪心算法适用于无重叠子问题的情况。

需要注意的是，贪心算法和动态规划算法并不是互斥的，有些问题可以同时使用两种算法进行求解。在某些情况下，贪心算法可以作为动态规划算法的一部分，用于优化算法的效率。