动态规划与贪心策略，从背包问题到最短路径解析在算法进阶的道路上，很多开发者容易混淆动态规划（Dynamic Programming）与贪心算法（Greedy Algorithm）。虽然两者都致力于通过分解子问题来求解全局最优解，但它们的决策逻辑有着本质区别。动态规划着眼于“全局”，它在每一步决策时都会考虑之前的状态，通过保存子问题的解来避免重复计算，确保最终结果是真正的最优解；而贪心算法则着眼于“局部”，它在每个阶段都做出当前看起来最好的选择，寄希望于局部最优能导向全局最优。理解这一差异，是解决中等难度算法题的关键。