在开始之前，这不是一个问题，询问memoization和动态编程之间的区别，也不是哪一个更好，而只是一个简单的问题，询问它们处理缓存查找的方式之间的细微差别。 / p>
DP使用自下而上的方法，而memoization使用自上而下。因此，对于DP，您首先要构建一个缓存计算表，然后将这些缓存值提供给更大的计算，以避免冗余的递归或迭代函数调用。 Memoization或多或少只是将每个函数调用的结果缓存到散列或数组（可能是数组）中，然后在函数调用中提供结果（它只是跳过函数体内发生的任何事情）。
我的问题是我在这里说的是对的吗？两种方法看起来相似，与记忆相比，只有DP更难，内存效率更高。通过memoization，你的程序仍然必须触发每个函数调用，即使它被缓存，并且这些函数调用中的每一个都可以快速反馈堆栈，而在DP中它将检查函数中的数组表并且只调用递归/迭代函数，如果找不到它。
我在这里纠正吗？或者我错过了什么？
答案 0 :(得分：1)
好吧，我认为你基本上限制了“memoization”，这实际上只是存储以前计算结果而不是重新计算它们的任何技术。因此，存储所有结果直到先前的高 n 的斐波那契计算都是记忆，但是存储先前计算的子问题的DP算法也是如此。
（参见Wikipedia article。）
答案 1 :(得分：1)
动态编程和记忆不是相互排斥的，也不是不同的方法。 Memo-ization只是“记住”函数调用的结果及其所有相关上下文（参数，调用实例等）。动态编程使用memo-ization来实现仅计算给定子问题的结果一次的目标。
来自Wikipedia：
动态编程方法只寻求解决每个子问题 一次，从而减少计算次数：一旦解决了 给定子问题已被计算，它被存储或“备忘”： 下次需要相同的解决方案时，只需查阅即可。这个 当重复子问题的数量时，方法特别有用 作为输入大小的函数，指数增长。