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2021-11-09 01:26:42 +08:00
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@@ -55,6 +55,11 @@ DP通常基于一个递推公式及一个(或多个)初始状态，当前子问
 若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。


+### DP VS 回溯法
+
+
+动态规划的暴力求解阶段就是回溯算法。只是有的问题具有重叠子问题性质，可以用 dp table 或者备忘录优化，将递归树大幅剪枝，这就变成了动态规划；而有些问题没有重叠子问题，也就是[回溯算法](回溯法.md)问题了，复杂度非常高是不可避免的
+

 ## DP 解题模板

@@ -13,6 +13,14 @@
 回溯法求解问题时，一般是一边建树，一边遍历该树；且采用非递归方法。


+#### 案例
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+* 迷宫问题  
+* 全排列
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 ## 代码框架

 ```
@@ -48,9 +56,5 @@ def backtrack(路径, 选择列表):



-#### 其它案例
-
-* 迷宫问题  
-* 全排列