动态规划（DynamicProgramming，简称DP)是一种常见的算法设计方法，用于解决一类重叠子问题的优化问题。他的基本思想是将问题分解成多个重叠的子问题，递归求解，并将子问题的求解缓存起来，避免重复计算，从而得到问题的解。动态规划通常适用于以下两个条件的问题：1.重叠子问题：原问题可以分解为若干个子问题，子问题之间存在重叠部分，即某些问题的解在求解过程中被多次引用。2.最优子结构：原问题的最优解可以由子问题的最优解推导得到，即原问题的最优解包含子问题的最优解。动态规划算法的基本步骤如下：定义状态：将原问题划分为若干个子问题，并定义状态表示子问题的解。定义状态转移方程：根据子问题之间的关
目录第一关：贪心法任务描述：相关知识：贪心法的优缺点：例题：解题分析：程序实现：关键代码：编程要求：测试说明：第二关：最小生成树任务描述：相关知识：最小生成树概念：Kruskal算法：贪心策略：算法图解：思路再分析：编程要求：测试说明：第3关：Huffman编码任务描述：相关知识：最小生成树概念：题目：如何构造一棵最优的编程树：结论：编程要求：测试说明：第4关：单源点最短路径任务描述：相关知识：单源点最短路径：Dijkstra算法：图片说明：具体实现图：编程要求：测试说明：第一关：贪心法任务描述：本关任务：完成乘船问题;相关知识：为了完成本关任务，你需要掌握：贪心法。贪心法，又称贪婪算法是一种
先来先服务这个没什么好说了，按顺序来就是了。将需要访问的磁道序列直接作为算法的访问序列，然后将每次移动的磁道数量记录下来。最短寻道时间优先，每次执行完，看一下离自己最近的哪条磁道有任务，就移动过去执行。每次寻找下一次访问的磁道号时，都遍历磁道序列，找到最近的磁道，记下此磁道在磁道序列的位置，并换到前面(假设第i次寻找就换到i-1号)，循环直到算法访问序列全部算出。然后依照访问序列记录每次移动的磁道数量。scan，扫描算法也叫电梯算法，从当前位置开始，指定某个方向移动，移动到该方向所有任务都执行完毕，调换反向继续搜索。将磁道序列升序排序，找到第一个磁道号大于等于当前磁道号的位置pos，作为下一次
作者推荐【动态规划】C++算法312戳气球446.等差数列划分II-子序列给你一个整数数组nums，返回nums中所有等差子序列的数目。如果一个序列中至少有三个元素，并且任意两个相邻元素之差相同，则称该序列为等差序列。例如，[1,3,5,7,9]、[7,7,7,7]和[3,-1,-5,-9]都是等差序列。再例如，[1,1,2,5,7]不是等差序列。数组中的子序列是从数组中删除一些元素（也可能不删除）得到的一个序列。例如，[2,5,10]是[1,2,1,2,4,1,5,10]的一个子序列。题目数据保证答案是一个32-bit整数。示例1：输入：nums=[2,4,6,8,10]输出：7解释：所有的
👀樊梓慕：个人主页 🎥个人专栏：《C语言》《数据结构》《蓝桥杯试题》《LeetCode刷题笔记》《实训项目》《C++》《Linux》《算法》🌝每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负目录前言1.数组分块（数组划分）移动零复写零2.快慢双指针（循环往复）快乐数3.对撞指针->暴力枚举的优化->利用单调性盛最多水的容器有效三角形的个数4.对撞指针->两数之和、三数之和、四数之和两数之和三数之和四数之和前言💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐《算法》专栏正式挂牌成立《算法》专栏主要是会系统的梳理一些OJ题的算法思想，将他们按照解题方法的不同划分出来，然后归纳总结，当然希望大家
文章目录1.写在前面2.请求分析3.断点分析4.扣加密JS5.Python爬虫代码实现【作者主页】：吴秋霖【作者介绍】：Python领域优质创作者、阿里云博客专家、华为云享专家。长期致力于Python与爬虫领域研究与开发工作！【作者推荐】：对JS逆向感兴趣的朋友可以关注《爬虫JS逆向实战》，对分布式爬虫平台感兴趣的朋友可以关注《分布式爬虫平台搭建与开发实战》还有未来会持续更新的验证码突防、APP逆向、Python领域等一系列文章1.写在前面 先前写过一篇关于APP端自动化方案的文章，对于基础数据获取的话相对还是比较稳定的，当时单台设备测试一天数据量在1W+&
本文于2017年2月中旬完成，发布在个人博客网站上。考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。Google开源Brotli压缩算法Brotli是一种全新的数据格式，可以提供比Zopfli高20-26%的压缩比。在caniuse网站查询当前主流浏览器对brotli算法的支持程度，结果页面BrotliAccept-Encoding/Content-Encoding。很不幸，IE11并不支持该算法，与之相反，Chrome从49开始支持brotli算法。安装下载源码从ngx_brotli下载ngx_brotli的代码。ngx_brotli编译时依赖brotli，但注
本文于2017年2月中旬完成，发布在个人博客网站上。考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。Google开源Brotli压缩算法Brotli是一种全新的数据格式，可以提供比Zopfli高20-26%的压缩比。在caniuse网站查询当前主流浏览器对brotli算法的支持程度，结果页面BrotliAccept-Encoding/Content-Encoding。很不幸，IE11并不支持该算法，与之相反，Chrome从49开始支持brotli算法。安装下载源码从ngx_brotli下载ngx_brotli的代码。ngx_brotli编译时依赖brotli，但注
密室逃生游戏小强增在参加《密室逃生》游戏，当前关卡要求找到符合给定密码K（升序的不重复小写字母组成）的箱子，并给出箱子编号，箱子编号为1~N。每个箱子中都有一个字符串s，字符串由大写字母、小写字母、数字、标点符号、空格组成，需要在这些字符串中找到所有的字母，忽略大小写后排列出对应的密码串儿，并返回匹配密码的箱子序号。提示：满足条件的箱子不超过1个输入第一行为key的字符串，第二行为箱子boxes，为数组样式，以逗号分隔箱子N数量满足1≤N≤10000,s长度满足0≤s.length≤50，密码为仅包含小写字母的升序字符串，且不存在重复字母，密码K长度K.length，1≤K.length≤26
动态规划引言递归调用自身,但是问题的基础解通常是用递归函数的形式来说明的这种技术采取自底向上的方式递推求值，并把中间结果存储起来，以便将来用于计算所要求的解从而用来解决许多组合最优化的问题最长公共子序列问题输入:两个字符串A，B，长度分别为n,m输出:A和B最长公共子序列的长度L[i,j]表示a1…ai和b1…bj的最长公共子序列的长度i=0orj=0：L[i,j]=0（所给的可能同时为空字符串）递推式：L[i,j]={0if (i=0 or j=0)L[i−1,j−1]+1if ai=bjmax(L[i,j−1],L[i−1,j])if ai≠bj\begin{aligned}L[i,j]
