在数据库相关场景（如查询优化、索引选择、分区、调度等）中，贪心算法和动态规划是两类常用的求解策略。下面从概念、特点、适用场景和区别几个方面说明。
在每一步选择中，都采取当前看起来最优的选择，希望最终导致全局最优。
数据库中的例子
将问题拆分成子问题，保存子问题的解，避免重复计算，通过组合子问题得到全局最优解。
数据库中的例子
| 对比维度 | 贪心算法 | 动态规划 |
|---|---|---|
| 决策方式 | 局部最优 | 全局最优 |
| 是否回溯 | 否 | 是（通过子问题组合） |
| 最优性保证 | 通常不保证 | 在问题满足性质时保证 |
| 时间复杂度 | 低 | 高 |
| 空间复杂度 | 低 | 高 |
| 实现难度 | 简单 | 较复杂 |
| 适用规模 | 大规模、实时 | 中小规模、离线优化 |
用贪心，当：
用动态规划，当：
如果你愿意，我也可以：
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