贪心算法与动态规划算法有何区别？
贪心算法和动态规划算法都是常用的优化算法，但它们在解决问题的方式和策略上有一些区别。
- 贪心算法（Greedy Algorithm）： 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，从而希望能够得到全局最优解的策略。贪心算法通常适用于每一步的最优解会导致全局最优解的问题，而且一旦做出选择就不能回退的情况。贪心算法的优势在于简单、高效，但不保证能够得到全局最优解。
举例说明：假设有一组硬币面值，要求用最少数量的硬币凑出某个金额，贪心算法可以每次选择面值最大的硬币，直到凑出目标金额。
- 动态规划算法（Dynamic Programming）： 动态规划算法通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。动态规划通过将问题分解为相互重叠的子问题，先求解子问题，再逐步推导出全局最优解。动态规划算法通常会利用一个表格来存储子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。
举例说明：0-1背包问题是一个经典的动态规划问题，即在限定容量的背包中选择一些物品放入背包，使得总价值最大。
在实际应用中，选择使用贪心算法还是动态规划算法取决于具体问题的性质。如果问题满足贪心选择性质，且子问题的最优解能够推导出全局最优解，则可以考虑使用贪心算法；如果问题具有最优子结构性质，且子问题重叠，则可以考虑使用动态规划算法。
