贪心法和动态规划法的区别，什么是主要的算法设计方法-华宇考试网

贪心法和变动规划法的区别？

贪心算法是种策略，思想。。它并没有固定的模式例如简单的背包问题用贪心的思想去做，就可能有不少种方式性价比高的、价值高的、重量轻的而你没办法保证你所选择的贪心策略对全部的情况都是绝对优的变动规划的思想是分治+处理沉余把一个复杂的问题分解成一块一块的小问题每一个小问题中得到优解再从这些优解中获取更优的答案典型的例子数塔问题画个图就可以看出来

什么是主要的算法设计？

主要的算法设计涵盖分而治之算法、变动规划、贪心算法等。

分而治之是一种常见的算法设计，它的思路是把问题分解为与原始问题相似的较小子问题。一般以递归方法处理子问题，并结合子问题的处理方案来处理原始问题。

变动规划是一种优化技术，用于通过把复杂问题分解为较小的子问题来处理。看上去很像是分治法，但变动规划不是把问题分解为独立的子问题然后再组合在一起，而是只把问题分解为独立的子问题。

贪心算法与现目前的优处理方案有关，并试图找到一个全局的好方案。与变动规划不一样，它不考虑全局。贪心算法倾向于简单直观，但可能不是整体优的处理方案。

分析贪心算法的基本原理和优缺点

因为贪心算法本身的特殊性，我们在使用贪心算法以前一定要要进行证明，保证算法满足贪心选择性质。详细的证明方式无外乎就是通过数学归纳法来进行证明。但大多数人可能依然不会喜欢枯燥的公式，因而我这里提供一个使用贪心算法的建议。

因为贪心算法某种程度上算是变动规划算法的特例，使用条件比较苛刻，因而可以用变动规划处理的问题尽可能都是用变动规划来进行先处理，假设在用完变动规划后面，提交时发现问题超时，还进行状态压缩后面也还是超时，这个时候我们完全就能够考虑使用贪心算法来进行处理。

外卖派单算法？

1、变动规划算法：通过解答好派单路线，让派单路线总长度短。2、贪心算法：紧跟外卖任务量和外卖骑手数量，按照现目前地理位置按正比例规则均匀的分配任务量。3、分组排序排序算法：把订单任务细分成多个组，然后根据详细情况，给每个组分配外卖骑手，以期距离较短的外卖任务优先分配核外卖骑手，以提升外卖效率。4、流程优化算法：通过评估每个外卖骑手的实时状态，得出每个外卖骑手的能力参数，以此优先派发给能力成绩非常高的骑手，以达到优化外卖派单过程的目标。

是按距离计算的，多少钱一公里。我家老公跑了不短的一个时期外卖，外卖是按距离计算单价的，近的价格就低的，远的就要贵一部分

主要用新增距离来衡量顺路程度，新增距离越小说明了顺路程度越高。当后台接到一个新订单时，“订单分配”算法会根据骑手现目前的位置和手头已有订单量，预计出骑手假设新接该订单需的配送时间，还有对现有订单是不是出现超时影响。

重叠子问题是贪心算法的基本要素？

重叠子问题不是贪心算法的基本要素，贪心算法的基本要素是贪心选择性质

这里说的贪心选择性质是指所求问题的整体优解可以通过一系列局部优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与变动规划算法的主要区别。

dp算法有什么规则？

DP算法是处理多阶段决策过程优化问题的一种经常会用到方式。

多阶段决策过程（multistep decision process）是指这样一类特殊的活动过程，过程可以及时间顺序分解成若干个相互联系的阶段，在每一个阶段都需做出决策，都过程的决策是一个决策序列。

变动规划（dynamic programming）算法是处理多阶段决策过程优化问题的一种经常会用到方式，难度相对较大，技巧性也很强。利用变动规划算法，可以优雅而高效地处理不少贪婪算法或分治算法不可以处理的问题。

变动规划算法的基本思想是：将待解答的问题分解成若干个相互联系的子问题，先解答子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解；针对重复产生的子问题，只在首次碰见时对它进行解答，并把答案保存起来，让以后再次碰见时直接引用答案，没有必要重新解答。变动规划算法将问题的处理方案默认为一系列决策的结果，与贪婪算法不一样的是，在贪婪算法中，每采取一次贪婪准则，便做出一个不可撤回的决策；而在变动规划算法中，还需要考察每个优决策序列中是不是包含一个优决策子序列，即问题是不是具有优子结构性质。

变动规划和回溯算法区别？

回溯算法虽好，但是，复杂度高，即便消除一部分冗余计算，也只是「剪枝」，没有实质的改进。而变动规划就比较玄学了，经过各自不同的改造，从一个加减法问题变成子集问题，又变成背包问题，经过各自不同的招数和陷阱写出解法，又搞出状态压缩，还得反向遍历。

转化为背包问题注重三个细节点：

dp[i][j] i 索引从1启动； j 可以从0启动遍历 - 因针对这个问题处背包包含 0重量物品。注意分情况状态转移： j=nums[i-1] 回溯- 动规问题转化 == 整体等式的推导还有问题转换时的0-1背包问题。

「回溯算法」需记录每一个步骤、每一个选择，用于回答全部详细解的问题；

「变动规划」需记录的是每一个步骤、全部选择的汇总值（大、小或者计数）；

「贪心算法」因为适用的问题，每一个步骤唯有一种选择，大多数情况下来说只记录与现目前步骤有关的变量的值。

经常会用到的两种划分方式？

在数据分析和统计学中，经常会用到的两种划分方式是：离散型和连续型。

1. 离散型数据：指的是一组有限的、可数的数据。离散型数据的值是不可分割的，一般是整数。例如人口数量、班级人员数量、点赞数等都是离散型数据。在将离散型数据进行分组时，一般根据数值的大小进行划分。

2. 连续型数据：指的是一组无限的、不可数的数据。连续型数据的值可以无限地细分，一般是小数。例如身高、体重、温度等都是连续型数据。在将连续型数据进行分组时，一般根据数值的区间范围进行划分。此外针对连续型数据，一般采取频率分布表和频率分布直方图来表示和分析数据。

这两种划分方式经常用于数据分析、统计推断和数据可视化等领域，不一样类型的数据需采取不一样的划分方式，在数据分析中选择适合的划分方式可以更好地反映数据的特性，更准确地揭示数据背后的规律和趋势。

通时常伴有两种划分方式：一种以生产关系的性质为标准划分社会形态，即经济社会形态；一种是以生产力和技术发展水平还有与之相适应的产业结构为标准划分，即技术社会形态。

分别是分类和聚类。分类是将数据分为不一样的类别，每个类别具有一样或者相似的属性。分类是通过给定的特点值，选择一个分类函数或者一个分类规则，比如决策树算法，KNN算法等。分类在数据挖掘、图像处理等领域得到广泛应用。聚类是将数据按照其相似性进行分组，属于同一组的数据具有非常高的相似性，属于不一样组的数据具有很低的相似性。聚类在数据挖掘、文本分类、医学诊断等领域得到广泛应用。聚类方式涵盖K-Means聚类、层次聚类等。

你好，在计算机科学中，经常会用到的两种划分方式是贪心算法和变动规划算法。nn贪心算法是一种根据贪心策略的算法，它每一次选择现目前状态下的优解，希望通过每个局部优解的组合来达到全局优解。

贪心算法的优点是简单易懂，计算速度快，但缺点是可能会陷入局部优解而没办法达到全局优解。

nn变动规划算法则是一种通过将问题分解成子问题来处理复杂问题的算法。它将大问题划分为小问题，并将小问题的优解保存下来，以便后续使用。

变动规划算法的优点是可以得到全局优解，但缺点是需很大的计算量和空间复杂度。

为聚类和分类。聚类和分类是数据挖掘和机器学习中。聚类方式是将数据集合中相似的数据点分到同一个簇中，不一样的簇相似度较小。而分类方式则是将数据点按照其特点分为不一样的类别，即对数据点进行标注。在聚类和分类方式中，也有不少不一样的子分类方式，比如K均值算法和谱聚类算法等都是聚类方式的子分类方式。而在分类方式中，逻辑回归和决策树等则是经常会用到的子分类方式。在实质上应用中，了解不一样的子分类方式可以更好地处理不一样的问题。

是：层次划分和聚类划分。层次划分是将事物根据一定层次进行分类，以此形成一棵层次结构树，比如组织机构图；而聚类划分是将事物根据相似性进行分类，将相似的对象聚集到一起，比如市场细分和社会群体划分。通过这两种划分方式可以对事物进行更全面和深入的研究和分析。

是等间距划分和等频率划分。因为等间距划分是根据一定的间隔在数据范围内进行划分，每个区间的长度完全一样，适用于数据较为连续的情况。而等频率划分是根据一定的频率在数据范围内进行划分，每个区间的频率完全一样，适用于数据较为离散的情况。除开这点还有其他的划分方式，如聚类划分、百分位数划分等，按照详细情况选择适合的划分方式可以更好地进行数据分析。

是“分类法”和“连续性法”。因为分类法是根据事物的共性、区别、层次等特点进行划分，使用较为广泛，可以运用于不一样学科和领域的划分。而连续性法则是根据事物的数量、程度等连续特点进行划分，经常会用到于科学研究和数据分析等领域。在实质上应用中，不一样领域和目标需按照详细情况灵活选用合适的划分方式，以达到好效果。