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BFS 广度优先搜索：顾名思义，广度优先搜索的思想在于从一个顶点V0开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域，比如树的层序遍历就是BFS的一种 对于下图，从A开始遍历 图的存储： graph={ "A":["B","C"], "B":["A","C","D"], "C":["A","B","D","E"], "D":["B","C","E","F"], "E":["C","D"], "F":["D"] } 对于点A，下一个可以读B也可读C，所以说BFS所得结果是不唯一的。且对于A，读到下一个节点后就可以丢

对于动态规划，一直感觉会了，但又不怎么会，难点的题也做不到自己完成，今天再总结一下： 首先动态规划到底是干啥的？ 现在想来，应该是用数组记录递归中的结果【第一次接触动态规划就是斐波那契了吧 然后动态规划要做到每次选最佳方案【OPT】 怎么得到这个OPT呢？ 对于下一个数，我们可以选择、也可以不选，如果选择，那么OPT就是前一个不冲突的OPT+这个数；如果不选，那么OPT不会变，还是之前的OPT。这里举个栗子： 对一数组{1,2,4,1,7,8,3},选择不相邻的数，使其相加所得和最大 计算OPT(i)：

理解 动态规划是分治思想的延伸，通俗一点来说就是大事化小，小事化无的艺术 在将大问题化解为小问题的分治过程中，保存对这些小问题已经处理好的结果，供后面使用这些结果 动态规划具备了以下三个特点 把原来的问题分解成了几个相似的子问题 所有的子问题都只需要解决一次 储存子问题的解 动态规划的本质，是对问题状态的定义和状态转移方程的定义(状态以及状态之间的递推关系) 动态规划问题一般从以下四个角度考虑...