如果可以通过贪心获得问题的最佳解决方案，是否也可以通过动态编程获得？由于greedy和dp都处理子问题的最优解决方案，可以说dp可以解决贪婪可以解决的所有问题吗？
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比较贪婪和DP就像比较橙子和苹果。但一个简单的思考方式是
贪心方法：选择您认为最佳的方式，假设从长远来看，它将是最佳选择。
例如，当您驾驶并在一条道路上看到交通堵塞时，您可能会走另一条看似空的道路。这可能有效，但是备用道路可能会在拐角处出现更严重的交通堵塞。
动态编程使用内存来存储您之前完成的计算/结果，以便在您下次需要时节省时间。再次使用上述问题，DP解决方案将计算每条道路上的交通量，然后选择能够提供最佳（最佳）时间的道路。
从这个意义上讲，DP更像是分而治之方法，但与记忆。您不会一次又一次地计算子问题的结果。
并回答你的问题
可以安全地说dp可以解决贪婪可以解决的所有问题
我认为可以安全地说dp可以解决分而治之所能解决的所有问题（虽然可能需要更多的内存）
在我可以想到的所有例子中， DP可以为最佳解决方案提供最佳解决方案，这些问题可以通过贪婪最佳地解决（DP可能需要指数时间，但几乎每个案例DP将占用更多内存。）