一个问题是该用递推、贪心、搜索还是动态规划，完全是由这个问题本身阶段间状态的转移方式决定的！
- 每个阶段只有一个状态->递推；
- 每个阶段的最优状态都是由上一个阶段的最优状态得到的->贪心；
- 每个阶段的最优状态是由之前所有阶段的状态的组合得到的->搜索；
每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到而不管之前这个状态是如何得到的->动态规划。
- 每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到，这个性质叫做最优子结构
- 而不管之前这个状态是如何得到的，这个性质叫做无后效性
走出迷宫的人们，有的是认识路；有的是莽撞碰巧出来的；有的则是一路做着标记出来的；也有的是走遍了整个迷宫。
——证明了的贪心算法、没有证明的贪心算法、动态规划、暴力搜索的区别。
从范畴上来看：
Greedy⊂DP⊂Searching
即，所有的贪心算法问题都能用DP求解，更可以归结为一个搜索问题，反之不成立。
动态规划与贪心算法异同
动态规划和贪心算法都是一种递推算法 ，均用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，可以知道贪心法正确的条件是：每一步的最优解一定包含上一步的最优解。
- 动态规划算法：
1）全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解
2）动态规划的关键是状态转移方程，即如何由以求出的局部最优解来推导全局最优解
3）边界条件：即最简单的，可以直接得出的局部最优解
贪心法的基本思路：
从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。
该算法存在问题：
1. 不能保证求得的最后解是最佳的；
2. 不能用来求最大或最小解问题；
3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。
贪心算法最经典的例子，给钱问题。
比如中国的货币，只看元，有1元、2元、5元、10元、20元、50元、100元
如果我要16元，可以拿16个1元，8个2元，但是怎么最少呢？
如果用贪心算，就是我每一次拿那张可能拿的最大的。
比如16，我第一次拿20拿不起，拿10元，OK，剩下6元，再拿个5元，剩下1元
也就是3张 10、5、1。
每次拿能拿的最大的，就是贪心。
但是一定注意，贪心得到的并不是最优解，也就是说用贪心不一定是拿的最少的张数 。贪心只能得到一个比较好的解。
再注意，为什么我们的钱可以用贪心呢？因为我们国家的钱的大小设计，正好可以使得贪心算法算出来的是最优解（一般是个国家的钱币都应该这么设计）。如果设计成别的样子情况就不同了
比如某国的钱币分为 1元3元4元
如果要拿6元钱 怎么拿？贪心的话 先拿4 再拿两个1 一共3张钱
实际最优呢？ 两张3元就够了
利用动态规划法可以找到最优解。
现只有面额为 11元、5元、1元的三种人民币。
给定一个 数目为 money 的人民币，如何用这三种面额的人民币找开它，且用的人民币张数最少
如果现在要找开 15元钱，则
1）根据动态规划法的解题思想，得到最优解为 3张 5元面额的 ， 总共 3张
2）根据贪心算法的解题思想，得到的近似最优解为 1张 11元面额的 加上 4张 1元面额的， 总共 5张
求最优解的问题，从根本上说是一种对解空间的遍历。最直接的暴力分析容易得到，最优解的解空间通常都是以指数阶增长，因此暴力穷举都是不可行的。
最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，如上面的分析，这是不可行的。
贪心和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪。两种算法要求问题都具有的一个性质就是“子问题最优性”。即，组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的。如果以自顶向下的方向看问题树（原问题作根），则，我们每次只需要向下遍历代表最优解的子树就可以保证会得到整体的最优解。形象一点说，可以简单的用一个值（最优值）代表整个子树，而不用去求出这个子树所可能代表的所有值。
动态规划方法代表了这一类问题的一般解法。我们自底向上（从叶子向根）构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。动态规划的代价就取决于可选择的数目（树的叉数）和子问题的的数目（树的节点数，或者是树的高度？）。
贪心算法是动态规划方法的一个特例。贪心特在，可以证明，每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。通常这个值都是对于当前的问题情况下，显而易见的“最优”情况。因此用“贪心”来描述这个算法的本质。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。这样，与动态规划相比，它的代价只取决于子问题的数目，而选择数目总为1。