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如果一个问题的最优解可以通过贪心求得，是否也可以通过动态规划求得？由于贪心和 dp 都在处理子问题的最优解，是否可以说 dp 可以解决所有贪心可以解决的问题？
最佳答案
比较 Greedy 和 DP 就像比较橙子和苹果。但一个简单的思考方式是
贪心法:选择您现在认为最优的任何方法，假设从长远来看它将是最优的。
例如，当您开车时发现一条道路上有交通堵塞，您可能会选择另一条看起来空旷的道路。这可能行得通，但备选道路的拐角处可能会出现更严重的交通拥堵。
动态编程 另一方面，使用内存来存储您之前完成的计算/结果，以便在您下次需要它们时节省时间。再次使用上述问题，DP 解决方案将计算每条道路上的交通量，然后选择提供最佳(最佳)时间的道路。
在这个意义上，DP 更像是一种分而治之方法，但有内存。您不会一次又一次地计算子问题的结果。
然后回答你的问题
is it safe to say that dp can solve all the problems that can be solved by greedy
我认为可以肯定地说 dp 可以解决分而治之可以解决的所有问题(虽然可能需要更多内存)
在我能想到的所有例子中，DP 可以给出最佳解决方案 对于可以通过贪婪优化解决的问题(DP 可能需要指数时间，而且几乎在每个case DP 会占用更多内存)。
关于algorithm - 能不能用贪心解决的问题也能用动态规划解决吗，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30689265/
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