Javascript 这是动态规划还是分而治之？ 我正在学习算法。我读过一篇文章，间接地讨论了背包问题。最后，据说它是用动态规划来解决的，但对我来说，它看起来就像是用小优化来分而治之。有人能看一下吗？ 我已将代码粘贴到一个垃圾箱中

动态规划需要一些记忆或表格格式正确吗？

我非常喜欢斯基纳在《算法设计手册》一书中描述动态规划的方式。“动态规划是一种通过存储部分结果来有效实现递归算法的技术”

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这里有一个递归算法，但不存储部分结果。所以它不是动态规划。但是，通过存储和重用部分结果，它可能会变成一个动态规划算法。

我认为这既不是动态规划，也不是分而治之。这只是一个递归算法，用于生成和查找作业子集，它比最大xp占用的时间更少。感谢您的响应。想了想，我也明白了为什么不是分而治之。另外，根据xp计算，这是一个O（n*2^n）时间算法，对吗？而不是O（n*nT）算法，不是时间。问题应该用动态规划来解决，但你提供的代码并不能做到这一点。您粘贴的代码只是测试所有的可能性，以找到最好的一个。这种方法被称为“暴力”或“穷举搜索”。

const ACTIVITIES = [
  {name: 'side-project', time: 10, xp: 12},
  {name: 'algorithms', time: 3, xp: 7},
  {name: 'networking', time: 1, xp: 0.5},
  {name: 'exercise', time: 2, xp: 1.5},
  {name: 'systems design', time: 4, xp: 4},
  {name: 'making CSS codepens', time: 3, xp: 4}
];


const findJob = function(time, activities) {

    const optimalSolution = function(items, n = items.length, timeLeft = time) {

    if (n === 0 || timeLeft === 0) {
      return [];
    }

    if (items[n - 1].time > timeLeft) {
      return optimalSolution(items, n - 1, timeLeft);
    }

     const lastItem = items[n - 1];

    const withLastItem = [
      lastItem,
      ...optimalSolution(items, n - 1, timeLeft - lastItem.time)
    ];
    const withoutLastItem = optimalSolution(items, n - 1, timeLeft);

    if (totalXp(withLastItem) > totalXp(withoutLastItem)) {
      return withLastItem;
    } else {
      return withoutLastItem;
    }
    };

    const totalXp = arr => arr.reduce((total, ea) => total + ea.xp, 0);

    const sortedByTime = activities
      .slice()
      .sort((a, b) => a.time - b.time);

    return optimalSolution(sortedByTime)
      .map(act => act.name);
    };