举一个例子，说明贪心法和动态规划算法的解题区别

假设现在有一个背包问题：有一个背包容量为 C，有 n 个物品，每个物品有一个重量 w 和一个价值 v。要求在背包容量不超过 C 的前提下，选择一些物品放入背包中，使得背包中物品的总价值最大。

贪心算法的解法是优先选择单位重量价值最高的物品放入背包中，直到背包装不下为止。

动态规划算法的解法是建立一个二维数组 dp[i][j]，表示前 i 件物品放入容量为 j 的背包中所能获得的最大价值。则状态转移方程为：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]]+v[i])

其中，dp[i-1][j] 表示不选择第 i 件物品时的最大价值，dp[i-1][j-w[i]]+v[i] 表示选择第 i 件物品时的最大价值。

区别在于，贪心算法只考虑当前的最优解，而不考虑之后的情况。而动态规划算法则考虑了所有可能的情况，并且保存了之前的计算结果，避免了重复计算。因此，当问题具有最优子结构和重叠子问题时，动态规划算法可以获得最优解，而贪心算法则不一定能够获得最优解。