动态规划算法和贪心算法
“动态规划算法”和“贪心算法”，它们的思想都是通过分治法，求一个大问题的最优解。主要过程就是，将一个大问题分解成很多小问题，分别求每个子问题的局部最优解，分而治之，最终合成大问题的最优解。
“动态规划”的理念是“反复回头”，也就是，我们分解的小问题之间存在关联性，在一个子问题上得到的最优解，也许会在下一个子问题上被证伪，那么这个算法就会返回去，修改上一个子问题的选择。在这种理念下，获得的将是“全局的绝对最优解”。
而“贪心算法”则恰恰相反，它的理念是“有便宜就占，绝不回头”，也就是在每个子问题上取最优解，直到所有子问题被处理完，再合成大问题的最优解，过程中不会回头修改任何已经计算过的子问题的解。这种理念下，获得的将是“局部的相对最优解”。
我们每天面对各种生活事件，都在做抉择，不能回到过去，也无法修改。
生活其实就是(也仅仅只能)在每个当下已知的条件下做当下的最优选择，所以我们每天都在做“贪心算法”。想明白这一点对我的改变在于，我不再抱怨“要是...就好了”，也不再害怕，“如果当时坚持...，会更好吗？”，“如果当时....?”，生活从来就没有如果，我们在三维的空间内仅能随时间流逝而不断舍弃已发生的部分，只能看着当前的部分。
我永远只能基于当下的认知水平，在不完美的条件下做我认为最利于当下的选择，而不是在理想情况下做最优解，抱怨“为什么条件不完美”是没有意义的。没有任何情况可以保障自己获得百分比完美，也从来不具备“全部条件均最为理想”的状态。
每个个体的认知差异非常大，更不必因为外界的“认为”来决定自己的选择。当下的一秒钟瞬间已是绝版，能让自己在每时每分都充盈，愉悦，充分的接纳自己的一切，即是最好的算法。
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