一个问题可以用动态规划或者贪心的关键特征是

一个问题可以用动态规划或者贪心算法来解决，通常需要满足以下特征：

1. 最优化原理：问题的最优解包含其子问题的最优解。也就是说，我们可以通过子问题的最优解来推导出问题的最优解。

2. 无后效性：问题的当前状态包含了过去的状态，但不受未来状态的影响。也就是说，我们可以通过当前状态来推导出未来状态的最优解，而不需要考虑过去状态的影响。

3. 子问题重叠性：问题可以被分解为若干个相互独立的子问题，而这些子问题之间存在重叠。也就是说，问题的各个子问题之间不是相互独立的，很多子问题会被重复计算。

如果一个问题满足以上三个特征，那么就可以使用动态规划算法来解决。贪心算法通常需要满足贪心策略，即每次选择局部最优解，最终得到的解是全局最优解。如果问题具有贪心策略，而且每次选择相互独立的子问题，那么就可以使用贪心算法来解决。但是，如果问题不满足这些条件，贪心算法可能不能得到最优解，需要使用其他算法来解决。

相关问题

什么是问题可用贪心算法或者动态规划算法的关键特征

问题可用贪心算法或动态规划算法的关键特征是具有最优子结构性质和无后效性。最优子结构性质指的是问题的最优解包含子问题的最优解，而无后效性指的是当前状态不受之后决策的影响。贪心算法和动态规划算法都利用了这两个特征来求解问题。贪心算法通过每一步选择最优解来达到全局最优解，而动态规划算法则通过将问题划分为子问题并保存子问题的解来避免重复计算，最终求得全局最优解。

动态规划和贪心算法的异同

动态规划（Dynamic Programming, DP）和贪心算法（Greedy Algorithm）都是求解最优化问题的两种常用算法策略，它们在某些情况下都能达到最优解，但也有一些关键的区别。

**相同点：**
1. **目标都是求解最优解**：两者都旨在找到问题的全局最优解，即在给定限制条件下找到最佳解决方案。
2. **局部最优不一定等于全局最优**：在执行过程中，都会依赖于当前的最佳选择，但不保证局部最优就是全局最优。

**不同点：**
1. **决策过程**：
- **贪心算法**通常在每一步选择中都采取当前看起来最优的解决方案，而并不考虑这些决策的长期影响。这种策略基于“每一步都做出最好的选择”的假设，但在复杂问题中，这并不总是正确的。
- **动态规划**则是建立在对所有可能状态的考虑基础上，它会保存并利用前面计算出来的子问题结果，以避免重复劳动，确保最终得到全局最优解。

2. **适用场景**：
- **贪心算法**适用于满足“贪心选择性质”（每一步选择都是局部最优的，并且整体上也是最优的）的问题，如霍夫曼编码、最小生成树等。
- **动态规划**更常用于那些具有重叠子问题和最优子结构的问题，比如背包问题、最长公共子序列、最短路径问题等。

3. **存储需求**：
- 贪心算法通常只需要处理当前的状态，不需要额外的存储空间。
- 动态规划可能需要存储中间的结果，特别是在使用记忆化搜索或自底向上的策略时，需要一个表格或数组来存储所有状态。

4. **效率**：
- 贪心算法往往有较好的时间复杂度，因为它不需要回溯或者大量计算。
- 动态规划的效率取决于状态的数量和依赖关系，复杂问题可能需要较高的空间复杂度和较长的时间。

**总结**：动态规划和贪心算法各有其适用范围和优势，选择哪种方法取决于问题的具体特性。如果问题满足贪心选择性质且容易实现，贪心算法可能是首选；否则，动态规划更能够保证找到全局最优解。