因为，这两题有着似乎一样的解法所以将其放在一起总结比较，以达到更好的区分二者的区别所在。
一、区间DP
uva的Cutting Sticks是一道典型的模板题。
题目描述：
有一根长度为l的木棍，木棍上面有m个切割点，每一次切割都要付出当前木棍长度的代价，问怎样切割有最小代价。
区间DP的定义：
区间动态规划问题一般都是考虑，对于每段区间，他们的最优...
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2014-09-01 12:37:43
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这个贪心的行为在算法中也成为了一种指导思想，也就是说贪心算法所作出的选择在当时的环境下是最好的，说深一点就是它只是某种意义上的局部最优解，但不一定是全局最优解，此时往往接近于最优解。一： 优点 前面也说了，贪心只是求的当前环境下的最优解，而不是追究整体的最优解，所以贪心就避免了为求的整体最优解而枚....
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2014-08-30 20:19:39
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问题表述：设有n个活动的集合E={1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si=fj或sj>=fi时，活动i与活动j相容。由于输入的活动以其完成时间的非减序排列，所以算...
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2014-08-29 23:50:48
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贪心算法的设计思想 贪心算法在解决这个问题的策略上目光短浅，仅仅依据当前已有的信息就做出选择，并且一旦做出了选择，无论将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并非从总体最优考虑，它所做出的选择仅仅是在某种意义上的局部最优。贪心算法对于大部分的优化问题都能产生最优解，但不能总获得总体最...
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2014-08-28 19:41:15
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HeroTime Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 2606Accepted Submission(s): 1169Problem Descri...
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2014-08-24 20:44:43
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这是转别人的，待会我会自己总结动态规划和贪心算法的区别动态规划和贪心算法都是一种递推算法 均有局部最优解来推导全局最优解 不同点： 贪心算法： 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...
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2014-08-21 02:42:53
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前段时间在搞贪心算法，为了举例，故拿TSP来开导，写了段求解算法代码以便有需之人，注意代码考虑可读性从最容易理解角度写，没有优化，有需要可以自行优化！一、TSP问题TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而...
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2014-08-19 14:35:54
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/*
题目大意：他的路还没修好，现在要修路，求出最省钱的修路方法，即求出最短距离即可。
解题思路：运用并查集，努力代换即可。看到求最少，就是贪心算法！不要害怕贪心，贪心是要排个序，序排好了，你也就成功了
难点详解：数组要开到5000才会过，不然在存数的时候会出现越界现象
关键点：运用并查集和对并查集的灵活使用
解题人：lingnichong
解题时间：2014-08-12 23:56:...
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2014-08-13 10:40:35
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Tian Ji -- The Horse Racing
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 18155 Accepted Submission(s): 5281
Problem Description
...
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2014-08-13 10:37:05
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FatMouse' TradeTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 43192 Accepted Submission(s): 14432
Problem DescriptionFatMouse prepared M po...
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2014-08-12 17:28:34
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