贪心算法与动态规划算法有何区别？在什么情况下应该选择使用贪心算法而不是动态规划算法？
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贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法，即局部最优解能导致全局最优解。贪心算法不会回溯，也不会重新考虑之前的决策。而动态规划算法则是通过保存子问题的解来避免重复计算，通常需要构建一个表格来保存中间结果，通过递归或迭代的方式求解最优解。
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贪心算法通常用来解决那些可以分解为子问题且具有最优子结构的问题，即每个子问题的最优解可以推导出全局最优解的问题。而动态规划算法更适用于那些子问题重叠且具有最优子结构的问题。
在选择使用贪心算法还是动态规划算法时，可以根据以下情况进行考虑：
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如果问题可以通过贪心选择性质来保证每一步的最优解能够得到全局最优解，并且问题满足无后效性和最优子结构性质，那么可以选择贪心算法。
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如果问题的解空间较大，存在重叠子问题，且需要通过保存中间结果来避免重复计算，那么应该选择动态规划算法。
举个例子来说明：假设有一组活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间，要求在不重叠的情况下安排尽可能多的活动。这个问题可以通过贪心算法来解决，每次选择结束时间最早的活动，因为这样可以为后面留下更多的时间。而如果要求是安排尽可能少的活动，即最小活动选择问题，这时就需要使用动态规划算法来解决。
