今天比赛硬是把贪心做成了背包问题，气哭口亨！
动态规划和贪心算法都是一种递推算法，均由局部最优解来推导全局最优解 。
渊博二转但是最后树的原创很精彩
贪心算法： 不断贪心地选取当前最优策略的算法设计方法。 1.贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一部之前的最优解则不作保留。 2.由（1）中的介绍，可以知道贪心法正确的条件是：每一步的最优解一定包含上一步的最优解。
动态规划算法： 1.全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解 2.动态规划的关键是状态转移方程，即如何由以求出的局部最优解来推导全局最优解 3.边界条件：即最简单的，可以直接得出的局部最优解。
举个栗子XD 如果现在要找开 15元钱，有11元的，5元的和1元的，则：
1. 根据动态规划法的解题思想，得到最优解为3张5元面额的， 总共3张 2. 根据贪心算法的解题思想，得到的近似最优解为1张11元面额的 加上4张1元面额的，总共5张所以我们发现，贪心得到的并不是最优解，也就是说用贪心不一定是拿的最少的张数 。 贪心只能得到一个比较好的解，而且贪心算法很好想得到。
再注意，为什么我们的钱可以用贪心呢？因为我们国家的钱的大小设计，正好可以使得贪心算法算出来的是最优解（一般是个国家的钱币都应该这么设计）。如果设计成别的样子情况就不同了 ↓ 比如某国的钱币分为 1元3元4元 如果要拿6元钱 怎么拿？贪心的话 先拿4 再拿两个1 一共3张钱 实际最优呢？ 两张3元就够了
下面是本质的重点↓
求最优解的问题，从根本上说是一种对解空间的遍历。最直接的暴力分析容易得到，最优解的解空间通常都是以指数阶增长，因此暴力穷举都是不可行的。 最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，如上面的分析，这是不可行的。 贪心和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪。两种算法要求问题都具有的一个性质就是“子问题最优性”。即，组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的。如果以自顶向下的方向看问题树（原问题作根），则，我们每次只需要向下遍历代表最优解的子树就可以保证会得到整体的最优解。形象一点说，可以简单的用一个值（最优值）代表整个子树，而不用去求出这个子树所可能代表的所有值。
动态规划方法代表了这一类问题的一般解法。我们自底向上（从叶子向根）构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。动态规划的代价就取决于可选择的数目（树的叉数）和子问题的的数目（树的节点数，或者是树的高度？）。
贪心算法是动态规划方法的一个特例。贪心特在，可以证明，每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。通常这个值都是对于当前的问题情况下，显而易见的“最优”情况。因此用“贪心”来描述这个算法的本质。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。这样，与动态规划相比，它的代价只取决于子问题的数目，而选择数目总为1。
代码实现找钱问题的 动态规划法与贪心算法 两种解法，形成对比，来自很认真的代码
/********************************************************** *问 题：有最小面额为 11 5 1的三种人民币，用最少的张数找钱 *描 述：动态规划与贪心算法 解决问题 比较 *作 者：JarvisChu **********************************************************/ #include<stdio.h> #define N 4 #define VALUE1 11 //面额为 11元的人民币 （可以修改） #define VALUE2 5 //面额为 5元的人民币 （可以修改） #define VALUE3 1 //面额为 1元的人民币 （不要修改，不然会有找不开的情况） #define MAX_MONEY 1000 //能找开的钱的上限 /***************************动态规划法******************************** *方法： * int Num[MAX_MONEY]; //Num[i]保存要找开 i 元钱，需要的最小人民币张数 * int Num_Value[N][MAX_MONEY]; //Num_Value[i][j] 表示 要找 j元钱，需要面额 VALUEi 的人民币张数 * * Num[i] = i; 0<= i <=4 * Num[i] = min(Num[i-VALUE1]+1,Num[i-VALUE2]+1,Num[i-VALUE3]+1) */ //-------------------------求最小值--------------------------------- int min(int a,int b,int c){ return a<b ? (a<c ? a:c):(b<c ? b:c); } //-------------------------求最优值--------------------------------- int DP_Money(int money,int Num[]){ //获得要找开money元钱，需要的人民币总张数 int i; for(i=0;i<=VALUE2;i++){ //0~4 全用 1元 Num[i]=i; } for(i=VALUE2;i<=money;i++){ //从5元开始 凑钱 if(i-VALUE1 >= 0){ //如果比 11 元大，说明多了一种用11元面额人民币的可能 //从用 11元、5元、1元中 选择一个张数小的 Num[i] = min(Num[i-VALUE1]+1,Num[i-VALUE2]+1,Num[i-VALUE3]+1); } else{ //从5元、1元中 选择一个张数小的 Num[i] = (Num[i-VALUE2]+1) < (Num[i-VALUE3]+1) ? (Num[i-VALUE2]+1):(Num[i-VALUE3]+1); // Num[i] = min(Num[i-VALUE2]+2,Num[i-VALUE2]+1,Num[i-VALUE3]+1); } } return Num[money]; } //-------------------------求最优解--------------------------------- void BestChoice(int money,int Num[],int Num_Value[N][MAX_MONEY]){ //要找 money 元钱，总人民币张数放在Num[money]中 //Num[1~3][money]分别保存三种面额的张数 int i; for(i=0;i<VALUE2;i++){ Num_Value[1][i] = 0; Num_Value[2][i] = 0; Num_Value[3][i] = i; } for(i=VALUE2;i<=money;i++){ if((i>=VALUE1) && (Num[i] == (Num[i-VALUE1]+1))){ //i 是由 i-11+11 构成 即i元是由 i-11元 加上一张面额11元的人民币构成 Num_Value[1][i] = Num_Value[1][i-VALUE1]+1; //多一张 11元面额人民币 Num_Value[2][i] = Num_Value[2][i-VALUE1]; // 5元面额人民币 张数一样多 Num_Value[3][i] = Num_Value[3][i-VALUE1]; // 1元面额人民币 张数一样多 } else if(Num[i] == (Num[i-VALUE2]+1)){ //i 是由 i-5+5 构成 Num_Value[1][i] = Num_Value[1][i-VALUE2]; //11元面额人民币 张数一样多 Num_Value[2][i] = Num_Value[2][i-VALUE2]+1; //多一张 5元面额人民币 Num_Value[3][i] = Num_Value[3][i-VALUE2]; // 1元面额人民币 张数一样多 } else if(Num[i] == (Num[i-VALUE3]+1)){ //i 是由 i-1+1 构成 Num_Value[1][i] = Num_Value[1][i-VALUE3]; //11元面额人民币 张数一样多 Num_Value[2][i] = Num_Value[2][i-VALUE3]; // 5元面额人民币 张数一样多 Num_Value[3][i] = Num_Value[3][i-VALUE3]+1; //多一张 1元面额人民币 } else{ } } } /***************************贪心算法******************************** *方法： * Num_Value[i]表示 面额为VALUEi 的人民币用的张数 * 能用大面额的人民币，就尽量用大面额 */ int Greed(int money,int Num_Value[]){ //要找开 money元人民币，Num_Value[1~3]保存 三种面额人民币的张数 int total=0; //总张数，返回值也即是总张数。 Num_Value[1] = 0; Num_Value[2] = 0; Num_Value[3] = 0; for(int i=money;i>=1;){ if(i >= VALUE1){ Num_Value[1]++; i -= VALUE1; total++; } else if(i >= VALUE2){ Num_Value[2]++; i -= VALUE2; total++; } else if(i >= VALUE3){ Num_Value[3]++; i -= VALUE3; total++; } else{ } } return total; } void main(){ //<a href="http://lib.csdn.net/base/softwaretest" class='replace_word' title="软件测试知识库" target='_blank' style='color:#df3434; font-weight:bold;'>测试</a> 动态规划法 /* int i; int money = 23; int Num[MAX_MONEY]; //Num[i]保存要找开 i 元钱，需要的最小人民币张数 int Num_Value[N][MAX_MONEY]; //Num_Value[i][j] 表示 要找 j元钱，需要面额 VALUEi 的人民币张数 printf("%d/n",DP_Money(money,Num)); printf("-------------------------------------------/n"); BestChoice(money,Num,Num_Value); printf("-------------------------------------------/n"); for(i=0;i<=money;i++){ printf("Num[%d]=M, =, =, =/n",i,Num[i],Num_Value[1][i],Num_Value[2][i],Num_Value[3][i]); } */ //测试 贪心算法 /* int i; int Num_Value_Greed[4]; for(i=0;i<=40;i++){ //从0 元到 40 元的每一个找钱方式 Greed(i,Num_Value_Greed); printf("%d---->>> %d,%d,%d/n",i,Num_Value_Greed[1],Num_Value_Greed[2],Num_Value_Greed[3]); } */ //比较两个算法 int i; int dp,grd; //分别保存动态规划法和贪心算法得到的人民币总张数 int money; //要找的钱 int Num[MAX_MONEY]; //Num[i]保存要找i花费的银币的数目 int Num_Value[N][MAX_MONEY]; //Num_Value[i][j] 表示 要找 j 花费的 面值为 VALUEi 的硬币 的数目 int Num_Value_Greed[N]; //Num_Value_Greed[i] 表示 面值为VALUEi 的人民币 数目 money = 15; //可以为任意非负整型值（15 元是一个比较典型的可以区分两种算法的值） dp = DP_Money(money,Num); //动态规划法 BestChoice(money,Num,Num_Value); grd = Greed(money,Num_Value_Greed); //贪心算法 printf("要找的钱 为：%d/n/n",money); printf(" 算法 张数 11元 5元 1元/n"); printf("动态规划 %-4d %-4d %-3d %-3d/n",dp,Num_Value[1][money],Num_Value[2][money],Num_Value[3][money]); printf("贪心算法 %-4d %-4d %-3d %-3d/n",grd,Num_Value_Greed[1],Num_Value_Greed[2],Num_Value_Greed[3]); }