第八章与第九章概要

####贪婪算法
贪婪算法是一种概念，它会得出一个近似结果的近似值，并不能保证每次的算法结果值符合预期。
贪婪算法只有一个概念，每步都采取最优的做法。每步都选择局部最优解，最终得到的就是全局最优解。
贪婪算法并非任何情况下都行之有效，但是它最大的特点就是易于实现。

####NP完全问题
笔者理解为：为了得到最终答案，不得不遍历所有可能性的问题 - NP完全问题 该问题的链接如下NP完全问题
NP完全问题最大的难点在于如何识别一个问题是否是NP完全问题，识别出一个NP问题之后是可以选择一个近似解的方式（贪婪算法等）常识解决的。

####背包问题
贪婪算法不能得出背包问题最优解，因为贪婪算法总是拿最大的，同时也就无法兼顾几个子项相加大于一个单项的问题了。应用动态规划可以很好的解决背包问题。
动态规划逐步完成结果的计算，不会因为添加子项而导致之前的运算结果需要重新再来一次的悲剧。

####动态规划
概念：动态规划
动态规划的启示： 动态规划可以帮助你在给定约束的条件下找到最优解；在问题可以分解为彼此独立且离散的子问题时，就可以使用动态规划来解决。每种动态规划解决方案都涉及到网格。单元格中的值通常就是你要优化的值。每个单元格都是一个子问题
动态规划的关键点在于如何拆分问题为子问题，同事找出网格的坐标轴。

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