贪心算法顾名思义就是做出在当前看来是最好的结果，它不从整体上加以考虑，也就是局部最优解。贪心算法从上往下，从顶部一步一步最优，得到最后的结果，它不能保证全局最优解，与贪心策略的选择有关。
动态规划是把问题分解成子问题，这些子问题可能有重复，可以记录下前面子问题的结果防止重复计算。动态规划解决子问题，前一个子问题的解对后一个子问题产生一定的影响。在求解子问题的过程中保留哪些有可能得到最优的局部解，丢弃其他局部解，直到解决最后一个问题时也就是初始问题的解。动态规划是从下到上，一步一步找到全局最优解。（各子问题重叠）
分治法（divide-and-conquer）：将原问题划分成n个规模较小而结构与原问题相似的子问题；递归地解决这些子问题，然后再合并其结果，就得到原问题的解。（各子问题独立）
分治模式在每一层递归上都有三个步骤：
分解（Divide）：将原问题分解成一系列子问题；
解决（conquer）：递归地解各个子问题。若子问题足够小，则直接求解；
合并（Combine）：将子问题的结果合并成原问题的解。
例如归并排序
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