递归算法与动态规划算法的区别和联系是什么？为何说动态规划算法的效率更高？

递归算法和动态规划算法都是常见的问题求解方法，它们之间有以下几个区别和联系：

区别：
1. 问题划分：递归算法是将大问题逐渐拆解成小问题，而动态规划算法是将问题划分为若干个阶段，每个阶段可以有多个状态。
2. 子问题重叠性：递归算法中，不同的子问题可能会多次使用相同的中间结果，而动态规划算法则是通过保存中间状态，避免了大量的重复计算。
3. 求解顺序：递归算法通常采用自顶向下的递归方式，而动态规划算法通常采用自底向上的迭代方式。
4. 时间复杂度：递归算法的时间复杂度通常较高，而动态规划算法通过保存中间状态，时间复杂度通常相对较低。

联系：
1. 都是通过将大问题划分为小问题来求解。
2. 都需要找到问题的递推关系或者状态转移方程。
3. 都需要考虑如何避免重复计算。

动态规划算法的效率更高的原因是因为它通过保存中间状态，避免了大量的重复计算。在动态规划算法中，每个子问题只需要计算一次，并将结果保存下来，后续需要用到时直接取用即可，避免了重复计算的过程。而递归算法则需要重复计算相同的子问题，效率相对较低。