一、分治法
二、回溯法
三、贪心法
四、动态规划法

分治法一分而治之

对于一个规模为n的问题，若该问题可以容易地解决（比如说规模n较小）则直接解决，否则将其分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题形式相同，递归地解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。

动态规划法—子问题不独立（区别分治法）

基本思想是将待求解问题分解成若千个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。

与分治法不同的是，适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是独立的。

动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解，每个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的那个解。当然，最优解可能会有多个，动态规划算法能找出其中的一个最优解。逢考

动态规划法—整体最优（区别贪心法）

贪心法一局部最优

回溯法一深度优先搜索法

回溯法是种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当搜索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回步重新选择。这种走不通就退回再走的技术就是回溯法。