1. 从学习优化方法看优化难度程度

学习优化方法是深入了解优化问题的一种方式，不同的优化方法适用于不同的问题，也代表着不同的优化难度程度。在学习优化方法的过程中，我们可以从简单到复杂，从易掌握到难掌握，逐步提高自己的优化能力。

2. 首先，最简单的优化方法之一是暴力搜索。暴力搜索是通过穷举所有可能性，找到最优解的方法。虽然这种方法在小规模问题上可以得到较好的结果，但是当问题规模变大时就会遇到计算量巨大的问题。因此，暴力搜索虽然简单易懂，但是在实际应用中并不常用。

3. 其次，常见的优化方法之一是贪心算法。贪心算法是一种局部最优策略，它每次都选择当前最优的解决方案，然后通过一系列局部选择，得到全局最优解。贪心算法的优点是简单快速，但是它并不保证能够得到全局最优解，因为它只关注当前的最优解，而不考虑未来的可能发展。

4. 再次，动态规划是一种非常常用的优化方法。动态规划通过将问题分解成一系列重叠子问题，然后根据子问题的解得出原问题的解。动态规划相较于贪心算法有更高的复杂度，但是可以得到全局最优解。它适用于有重叠子问题和最优子结构的问题，常见的例子有背包问题、最长公共子序列等。

5. 最后，遗传算法是一种生物启发式优化方法。它模拟了生物进化的过程，在解空间中通过选择、交叉和变异等操作，逐步进化出更好的解决方案。遗传算法适用于复杂的优化问题，但相对于前面提到的优化方法来说有较高的复杂度。

综上所述，不同的优化方法代表着不同的优化难度程度。暴力搜索是最简单的优化方法，但当问题规模变大时不适用；贪心算法是一种简单快速的方法，但可能得不到全局最优解；动态规划通过分解问题，可以得到全局最优解，但相对复杂；遗传算法模拟了生物的进化过程，适用于复杂问题。在实际应用中，我们可以根据问题的特点和要求选择合适的优化方法，提高问题的求解效率。