分治：把一個(gè)復(fù)雜的問題分成兩個(gè)或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最后子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合并
http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741370.html#3024443
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動(dòng)態(tài)規(guī)劃：每次決策依賴于當(dāng)前狀態(tài)，又隨即引起狀態(tài)的轉(zhuǎn)移。一個(gè)決策序列就是在變化的狀態(tài)中產(chǎn)生出來的，所以，這種多階段最優(yōu)化決策解決問題的過程就稱為動(dòng)態(tài)規(guī)劃。
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貪心：在對(duì)問題求解時(shí)，總是做出在當(dāng)前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優(yōu)上加以考慮，他所做出的僅是在某種意義上的局部最優(yōu)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：將問題分解為若干個(gè)小問題，逐漸求得各個(gè)子問題的局部最優(yōu)解，最后合并為原來問題的解
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回溯：回溯算法實(shí)際上一個(gè)類似枚舉的搜索嘗試過程，主要是在搜索嘗試過程中尋找問題的解，當(dāng)發(fā)現(xiàn)已不滿足求解條件時(shí)，就“回溯”返回，嘗試別的路徑。深度優(yōu)先；
回溯法是一種選優(yōu)搜索法，按選優(yōu)條件向前搜索，以達(dá)到目標(biāo)。但當(dāng)探索到某一步時(shí)，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達(dá)不到目標(biāo)，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術(shù)為回溯法，而滿足回溯條件的某個(gè)狀態(tài)的點(diǎn)稱為“
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