1、我只写了一个n皇后的解法，其它的没写，不知道什么意思。
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2、对01背包求解，方法有回溯法、分支限界法、动态规划法等。给你一个较容易理解的解法：穷举搜索。问题求解的结果实际上是一个01序列，0表示该物品未装入背包，1表示装入背包。
3、事实上，使用一维数组解01背包的程序在后面会被多次用到，所以这里抽象出一个处理一件01背包中的物品过程，以后的代码中直接调用不加说明。
1、哈夫曼编码是一种十分有效的编码方法，广泛应用于 数据压缩 中 通过采用 不等长 的编码方式，根据 字符频率的不同 ，选择 不同长度的编码 ，对频率 越高 的字符采用 越短 的编码实现数据的高度压缩。
2、哈夫曼编码的贪心算法所需的计算时间O(nlogn)。
3、很多情况下，可以在某一步用贪心算法，全局再加一个搜索或递归或动态规划之类 贪心法可以解决一些最优化问题，如：求图中的最小生成树、求哈夫曼编码等。然而对于工程和生活中的问题，贪心法一般不能得到我们所要求的答案。
4、霍夫曼编码是变长编码，思路：对概率大的编的码字短，概率小的编的码字长，这样一来所编的总码长就小，这样编码效率就高。上面那样求是不对的，除非你这6个码字是等概率的，各占1/6。
5、贪心选择性：当一个问题的全局最优解可以通过局部最优解得到，称这个问题具有贪心选择性。适用场景：活动选择问题、哈夫曼编码问题、最小生成树问题、单源最短路径问题等。贪心算法：softmax之后取最大概率。
动态规划算法中，每步所做的选择往往依赖于相关子问题的解，因而只有在解出相关子问题时才能做出选择。而贪心算法，仅在当前状态下做出最好选择，即局部最优选择，然后再去解做出这个选择后产生的相应的子问题。
使用贪心算法，按物品的单位体积的价值排序，从大到小取即可。 当一件背包物品不可分割的时候，（因为不可分割，所以就算按物品的单位体积的价值大的先取也不一定是最优解）此时使用贪心是不对的，应使用动态规划。
贪心算法：根据题意选取一种量度标准。递归算法：递归就是在过程或函数里调用自身。
均有局部最优解来推导全局最优解，贪心算法：动态规划算法：贪心算法与动态规划。每次拿能拿的最大的，就是贪心。但是一定注意，贪心得到的并不是最优解，也就是说用贪心不一定是拿的最少的张数。
