岩浆李的游鱼

之前突然发了2篇关于算法的博客，其实就是为了学习动态规划，并解决他，所以这篇加个后缀（3）。不是很了解的朋友可以去看看算法学习之一篇文章带你通透递归（1）算法学习之一篇文章带你通透dijkstra迪杰斯特拉最短路径算法（2）题目是这样的：给你一个字符串 s 和一个字符规律 p，请你来实现一个支持 ‘.’ 和 ‘*’ 的正则表达式匹配。‘.’ 匹配任意单个字符‘*’ 匹配零个或多个前面的那一个元素所谓匹配，是要涵盖 整个 字符串 s的，而不是部分字符串。示例 1：输入：s =

前言：看了网上很多讲解的，感觉都不是很直观。所以我打算用一个白话文把希尔算法讲清楚。了解的都知道，他其实是插入排序的改进版本。我们都知道如果一组数据中，其局部有序数字越多，插入排序越高效。（如果有不了解的，可以去了解）。知道这个特点之后，希尔算法由此而生。一、先让我们回顾下插入排序//比如有组数据：int[] arr = {8, 6, 2, 3, 1, 5, 7, 4};文字概述： 假设第一个元素为最小数字。那么我们就要从index=1开始往后循环，依次拿后面的数字，与前面的数字依次比较，找出最

在力扣刷题，刷到关于动态规划算法的时候。所以找了下相关的学习资料。此篇是继上篇后，讲的是最短路径算法。把自己的学习记录下，也希望能帮助到某些同学如果不知道什么是dijkstra的？可以点击此处去，视频上讲解的非常清楚，很到位dijkstra最短路径算法一、使用dijkstra算法，算出最短路径（文字讲解）在网上找了1题，求出A --> F的最短距离（线上的数字是点到点之间的距离）1.1、点在A点上我们画一个辅助图来讲解；起点在A点上，我们看看到各点的情况，用 ∞ 表示2个点不能直接到达

前言： 从去年开始，我也慢慢刷起了力扣，开始了我系统性的算法学习。从真正开始学习之后，我才明白为什么大厂都要面算法了。算法里的逻辑思维能力真的体现的淋漓尽致，我个人觉得，如果算法这块过关，什么知识点，什么新技术，在面试官眼里你都能尽快吃透。毕竟思维逻辑和学习能力摆在这。在我刷题的时候，遇到了动态规划类的题目。看题解也是似懂非懂，摸不着头脑。所以打算从最开始的基础着手。弄懂动态规划类的算法。也是本文出现的原因，作者也看到一篇优秀的文章，所以也想急切的分享下。下面根据这个经典青蛙跳的算法问题进行讲解； 问