动态规划

贡献延迟计算DP给一个长度为 n n n 的数组 a [ 1... n ] a[1 ... n] a[1...n]，其中如果 a [ i ] ≠ 0 a[i] \neq 0 a[i]=0 说明第 i i i 位是个确定切不可修改的值，否则 a [ i ] = 0 a[i] = 0 a[i]=0 需要将该位填数使得最后生成的 a [ ] a[] a[] 数组是一个 n n n 阶排列。

0x3f 第20天三更24-32 hot100子串首先我们来回顾一下一个新的数据结构的理解：单调队列单调队列普遍是双端队列，且队列里的元素是单调递减的，这样就引申出了他的核心目的：

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[动态规划]斐波那契数列动态规划理论基础 | 代码随想录对于动态规划问题，我将拆解为如下五步曲，这五步都搞清楚了，才能说把动态规划真的掌握了！

全源最短路封装模板（APSP，Floyd求最小环，Floyd求最短路，Johnson算法）更多算法模板见 github :https://github.com/surtr1/Algorithm/tree/main/Graphs/APSP 部分内容搬自oiwiki 持续更新中。。。

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5. 最长回文子串给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。示例 1：输入：s = “babad” 输出：“bab” 解释：“aba” 同样是符合题意的答案。示例 2：

【算法自用】一些比较有趣的题目中位数常见套路，维护前缀和， a i ≥ x a_i\ge x ai≥x 设置为1 ，小于 x 设置为 -1 。若存在子数组大于等于0，则说明最大中位数一定大于等于 x 。

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动态规划中的记忆化与缓存：原理、差异与 Python 实战指南“优化递归的关键，不止在于算法本身，更在于如何高效地复用历史计算。”在解决动态规划问题时，我们常常会听到两个术语：记忆化（Memoization）和缓存（Caching）。它们看似相似，甚至在很多教程中被混用，但在实际开发中却有着本质区别。

【每日算法】LeetCode 416. 分割等和子集(动态规划)对前端开发者而言，学习算法绝非为了"炫技"。它是你从"页面构建者"迈向"复杂系统设计者"的关键阶梯。它将你的编码能力从"实现功能"提升到"设计优雅、高效解决方案"的层面。从现在开始，每天投入一小段时间，结合前端场景去理解和练习，你将会感受到自身技术视野和问题解决能力的质的飞跃。------ 算法：资深前端开发者的进阶引擎

你撅嘴真丑

方格取数矩阵取数游戏 -动态规划方格取数这道题我首先想到用二维数组，二维的思路偏向贪心算法，即定义dp[ i ][ j ]为走到点[ i , j ]时的最佳选项，此时保证第一遍走的时候为最佳答案，第二遍走时为去掉第一遍走过的点时的最佳答案，保证两遍都是分别的最佳答案但非整体的最佳答案……也就是说由于第一遍是只走当前最优的，容易导致第二遍走时取不到更好的值（有只能向下或向右走的限制）。然后会发现我们无法全部走完，也正符合贪心策略，“只注重眼前的利益”，因此此题使用二维dp绝非正解。代码如下。

动态规划DP 自我提问模板在面对动态规划问题时，建立一个系统的思考框架能大大提升解题效率。本文以 LeetCode 64 题为例，展示如何用"自我提问模板"梳理 DP 思路，并在实战中验证其有效性。

LeetCode 64. Minimum Path Sum 动态规划详解本文整理这道题的题意、思路推导、状态设计、边界处理，以及一份 C 语言实现，并顺带对一些容易在面试中被问到的细节做说明。leetcode+1

Word Break：深度理解 DP 前缀结束点的核心思想题目给定：要求：判断 s 能不能被拆分成若干个单词，这些单词都必须来自 wordDict，并且可以重复使用。leetcode

贪心（一）——从动态规划到贪心算法设计与分析国科大对于图中，我们要选择一组时间不冲突的集合，使其收益最大化。该问题可以由之前讲过的动态规划求解直接求解 n 个活动的问题是比较复杂的，因此将解决过程转化为 “决策序列”（每一步决定是否选择某个活动）。假设已得到最优解，第一个决策聚焦于最后一个活动是否被选择：

【移动机器人运动规划（ROS）】03_ROS话题-服务-动作创建一个发布者初始化ROS节点创建句柄向ROS Master注册节点信息，包括发布的话题名和话题中的消息类型以及队列长度

常见数据结构及算法掌握数据结构是应用算法的基础，以下是一些核心结构及其典型应用场景：栈与队列：栈用于深度优先搜索、括号匹配；队列用于广度优先搜索、滑动窗口。

好易学·数据结构

可视化图解算法76：最大子数组和描述给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

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【计算几何最短路动态规划】P1354 房间最短路问题数学计算几何 C++图论 C++动态规划在一个长宽均为 10 10 10，入口、出口分别为 ( 0 , 5 ) (0,5) (0,5)、 ( 10 , 5 ) (10,5) (10,5) 的房间里，有几堵墙，每堵墙上有两个缺口，求入口到出口的最短路经。

【每日算法】LeetCode 1143. 最长公共子序列对前端开发者而言，学习算法绝非为了“炫技”。它是你从“页面构建者”迈向“复杂系统设计者”的关键阶梯。它将你的编码能力从“实现功能”提升到“设计优雅、高效解决方案”的层面。从现在开始，每天投入一小段时间，结合前端场景去理解和练习，你将会感受到自身技术视野和问题解决能力的质的飞跃。------ 算法：资深前端开发者的进阶引擎

LeetCode 20/155/394/739/84/42/单调栈核心原理与经典题型全解析目录一、单调栈核心概念与原理1. 定义2. 常见类型与适用场景3. 核心原理可视化二、经典栈题型全解析

【每日算法】LeetCode 5. 最长回文子串(动态规划)对前端开发者而言，学习算法绝非为了“炫技”。它是你从“页面构建者”迈向“复杂系统设计者”的关键阶梯。它将你的编码能力从“实现功能”提升到“设计优雅、高效解决方案”的层面。从现在开始，每天投入一小段时间，结合前端场景去理解和练习，你将会感受到自身技术视野和问题解决能力的质的飞跃。