선물에는 몇 가지 재귀 알고리즘이 있다.

차이점:

첫째, 역할이 다르다

1, 욕심쟁이 알고리즘: 하위 문제의 부분적인 최적 해법을 원해문제의 해법으로 합성한다.

재귀 알고리즘: 재귀 알고리즘을 사용하여 문제를 해결합니다. 하노이 문제와 같은; 데이터의 구조는 재귀적으로 정의됩니다. 이진 트리, 광의표 등.

3. 동적 계획: 동적 계획 알고리즘은 일반적으로 특정 최적 특성을 가진 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

4. 분할 및 치치 알고리즘: 우리는 그것들을 몇 개의 더 작은 하위 문제 등으로 나눌 수 있다. 직접 해결책을 찾을 때까지.

둘째, 방법이 다르다

1, 욕심쟁이 알고리즘: 문제를 해결할 때 항상 현재 최선의 선택을 한다. 즉, 알고리즘은 전역 최적화를 고려하지 않고 어떤 의미에서 부분적인 최적의 솔루션을 얻습니다.

2. 재귀 알고리즘: 문제를 유사한 하위 문제로 반복적으로 분해하여 문제를 해결합니다.

3. 동적 계획: 프로세스를 상호 연관된 단계로 나눕니다. 각 단계는 전체 프로세스가 최상의 활동 결과를 얻을 수 있도록 의사 결정이 필요합니다.

4. 분할 알고리즘: n 규모의 문제는 k 개의 더 작은 하위 문제로 분해됩니다.

셋째, 특성이 다르다

1, 욕심쟁이 알고리즘: 문제의 뜻에 따라 메트릭을 선택합니다.

2. 재귀 알고리즘: 재귀는 프로시저 또는 함수에서 자신을 호출하는 것입니다.

3. 동적 계획: 동적 계획은 주로 시간 분할이 있는 동적 프로세스의 최적화 문제를 해결하는 데 사용되지만, 시간과 무관한 정적 계획 (예: 선형 계획, 비선형 계획) 은 시간 요소를 인위적으로 도입하여 다단계 의사 결정 프로세스로 간주하면 동적 계획 방법으로 쉽게 해결할 수 있습니다.

4. 분할 및 치료 알고리즘: 원래 문제를 여러 하위 문제로 나눌 수 있습니다. 원래 문제의 분해 과정에서 하위 문제는 재귀적으로 해결됩니다. 각 하위 문제에 대한 해결책을 해결하고 얻은 후에.