1樓：
多年不摸OI了，看到問題不請自來。先看定義：
貪心演算法（Greedy algorithm）: 從問題解題過程一步一步按照某個策略取當前的最優值，並且達到全域性最優結果；
動態規劃（DP）：在解決當前問題的時候考慮到之前所有的結果使得過去最優。因此動態規劃得到的是每時每刻的全域性最優解，並且逐步擴大問題規模。
動態規劃的精髓是組合子問題。
從方法上來說，
貪心演算法需要嚴格證明全域性正確性，並合理設計當前策略；
動態規劃演算法需要設計狀態轉移方程，考慮到狀態轉移的所有情況。
從效率上來說，貪心演算法在一般情況下快於動態規劃——當然前提是兩種演算法都能得到正確的結果。
乙個具體的例子：揹包問題（又是揹包～～），問題描述略。
對於貪心演算法，很明顯的思路是不斷取價值最高的。但是這個演算法的問題是，沒有考慮到揹包的容積，很多最優解的構成是許多不佔體積的價值次高的物品的組合。
對於動態規劃，演算法將時刻判斷對於特定容量的揹包是否可以由不同比其小的容量的揹包組合，這種組合的依據是當前物品是否被選擇放進去。
狀態轉移函式：
其中bag表示如果揹包容積是s，在前i個物品中選擇，能達到的最大價值，max函式中包含了兩個選擇：放入第i件商品，或者不放入。這樣，對於在容量為s，前i件商品的問題，就變成了容量為s或s-w_i，前i-1件商品的子問題。
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