五大经常使用算法：分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界

 

分治：把一个复杂的问题分红两个或更多的相同或类似的子问题，再把子问题分红更小的子问题……直到最后子问题能够简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741370.html#3024443

 

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动态规划：每次决策依赖于当前状态，又随即引发状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，因此，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741374.html

编辑距离算法
http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/09/28/2707343.html
http://www.cnblogs.com/sking7/archive/2011/10/16/2214044.html

 

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贪心：在对问题求解时，老是作出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从总体最优上加以考虑，他所作出的仅是在某种意义上的局部最优解。 常见的贪心算法有：Prim算法、Kruskal算法（都是求最小生成树的）

基本思路：将问题分解为若干个小问题，逐渐求得各个子问题的局部最优解，最后合并为原来问题的解

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741375.html

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回溯：回溯算法实际上一个相似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程当中寻找问题的解，当发现已不知足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。深度优先；

   回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步从新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而知足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。

http://blog.csdn.net/jarvischu/article/details/16067319

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分支限界：相似于回溯法，也是一种在问题的解空间树T上搜索问题解的算法。但在通常状况下，分支限界法与回溯法的求解目标不一样。回溯法的求解目标是找出T中知足约束条件的全部解，而分支限界法的求解目标则是找出知足约束条件的一个解，或是在知足约束条件的解中找出使某一目标函数值达到极大或极小的解，即在某种意义下的最优解。

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741378.html