五大經常使用算法：分治、動態規劃、貪心、回溯、分支限界

 

分治：把一個複雜的問題分紅兩個或更多的相同或類似的子問題，再把子問題分紅更小的子問題……直到最後子問題能夠簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合併

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741370.html#3024443

 

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動態規劃：每次決策依賴於當前狀態，又隨即引發狀態的轉移。一個決策序列就是在變化的狀態中產生出來的，因此，這種多階段最優化決策解決問題的過程就稱爲動態規劃。

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741374.html

編輯距離算法
http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/09/28/2707343.html
http://www.cnblogs.com/sking7/archive/2011/10/16/2214044.html

 

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貪心：在對問題求解時，老是作出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從總體最優上加以考慮，他所作出的僅是在某種意義上的局部最優解。 常見的貪心算法有：Prim算法、Kruskal算法（都是求最小生成樹的）

基本思路：將問題分解爲若干個小問題，逐漸求得各個子問題的局部最優解，最後合併爲原來問題的解

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741375.html

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回溯：回溯算法實際上一個相似枚舉的搜索嘗試過程，主要是在搜索嘗試過程當中尋找問題的解，當發現已不知足求解條件時，就「回溯」返回，嘗試別的路徑。深度優先；

   回溯法是一種選優搜索法，按選優條件向前搜索，以達到目標。但當探索到某一步時，發現原先選擇並不優或達不到目標，就退回一步從新選擇，這種走不通就退回再走的技術爲回溯法，而知足回溯條件的某個狀態的點稱爲「回溯點」。

http://blog.csdn.net/jarvischu/article/details/16067319

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分支限界：相似於回溯法，也是一種在問題的解空間樹T上搜索問題解的算法。但在通常狀況下，分支限界法與回溯法的求解目標不一樣。回溯法的求解目標是找出T中知足約束條件的全部解，而分支限界法的求解目標則是找出知足約束條件的一個解，或是在知足約束條件的解中找出使某一目標函數值達到極大或極小的解，即在某種意義下的最優解。

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741378.html