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文章目录一.查找表考虑的基本数据结构算法应用LeetCode 349 Intersection Of Two Arrays 1题目描述分析实现LeetCode 350 Intersection Of Two Arrays 2题目描述分析实现LeetCode 242 Intersection Of Two Arrays 2题目描述分析实现LeetCode 202 Happy number题目描述分析实现tipsLeetCode 290 Word Pattern题目描述分析实现tipsLeetCode 205

动态规划 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。 主要思想 若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再根据子问题的解以得出原问题的解。动态规划往往用于优化递归问题，例如斐波那契数列，如果运用递归的方式来求解会重复计算很多相同的子问题，利用动态规划的思想可以减少计算量。 动态规划法仅仅解决每个子问题一次，具有天然剪枝的功能，从而减少计算量， 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。 动态规划

一、什么是分治算法 分治算法的主要思想是将原问题递归地分成若干个子问题，直到子问题满足边界条件，停止递归。将子问题逐个击破(一般是同种方法)，将已经解决的子问题合并，最后，算法会层层合并得到原问题的答案 分治算法的主要步骤 分：递归地将问题分解为各个的子问题(性质相同的、相互独立的子问题)； 治：将这些规模更小的子问题逐个击破； 合：将已解决的子问题逐层合并，最终得出原问题的解； 分治法适用的情况 原问题的计算复杂度随着问题的规模的增加而增加。 原问题能够被分解成更小的子问题。 子问题的结构和性质与