Loading docs/basic/divide-and-conquer.md +2 −2 Original line number Diff line number Diff line author: fudonglai 首先简单阐述一下递归，分治算法，动态规划，贪心算法这几个东西的区别和联系，心里有个印象就好。 递归是一种编程技巧，一种解决问题的思维方式；分治算法和动态规划很大程度上是递归思想基础上的（虽然实现动态规划大都不是递归了，但是我们要注重过程和思想），解决更具体问题的两类算法思想；贪心算法是动态规划算法的一个子集，可以更高效解决一部分更特殊的问题。 Loading Loading @@ -201,5 +203,3 @@ void merge_sort(一个数组) { 好了，这个算法也就这样了，完全没有任何难度。记住之前说的，相信函数的能力，传给他半个数组，那么这半个数组就已经被排好了。而且你会发现这不就是个二叉树遍历模板吗？为什么是后序遍历？因为我们分治算法的套路是 **分解 -> 解决（触底）-> 合并（回溯）** 啊，先左右分解，再处理合并，回溯就是在退栈，就相当于后序遍历了。至于 `merge` 函数，参考两个有序链表的合并，简直一模一样。 LeetCode 上有分治算法的专项练习，[点这里去做题](https://leetcode.com/tag/divide-and-conquer/) 本文主要贡献者：[fudonglai](https://github.com/fudonglai) docs/basic/enumerate.md +2 −0 Original line number Diff line number Diff line author: frank-xjh 枚举是基于已有知识来猜测答案的一种问题求解策略。 !!! 例题 Loading docs/dp/knapsack.md +2 −0 Original line number Diff line number Diff line author: hydingsy, Link-cute, Ir1d, greyqz, LuoshuiTianyi 在学习本章前请确认你已经学习了[动态规划部分简介](/dp/) 在具体讲何为“背包 dp”前，先来看如下的例题： Loading docs/dp/optimizations/knuth-yao-quadrangle-inequality.md +2 −0 Original line number Diff line number Diff line author: zyf0726 ## 四边形不等式优化 ### 区间类（2D1D）动态规划中的应用 Loading docs/ds/balanced-in-seg.md +2 −0 Original line number Diff line number Diff line author: Dev-jqe, HeRaNO ## 常见用途 在算法竞赛中，我们有时需要维护多维度信息。在这种时候，我们经常需要树套树来记录信息。当需要维护前驱，后继，第 $k$ 大，某个数的排名，或者插入删除的时候，我们通常需要使用平衡树来满足我们的需求，即线段树套平衡树。 Loading Loading
docs/basic/divide-and-conquer.md +2 −2 Original line number Diff line number Diff line author: fudonglai 首先简单阐述一下递归，分治算法，动态规划，贪心算法这几个东西的区别和联系，心里有个印象就好。 递归是一种编程技巧，一种解决问题的思维方式；分治算法和动态规划很大程度上是递归思想基础上的（虽然实现动态规划大都不是递归了，但是我们要注重过程和思想），解决更具体问题的两类算法思想；贪心算法是动态规划算法的一个子集，可以更高效解决一部分更特殊的问题。 Loading Loading @@ -201,5 +203,3 @@ void merge_sort(一个数组) { 好了，这个算法也就这样了，完全没有任何难度。记住之前说的，相信函数的能力，传给他半个数组，那么这半个数组就已经被排好了。而且你会发现这不就是个二叉树遍历模板吗？为什么是后序遍历？因为我们分治算法的套路是 **分解 -> 解决（触底）-> 合并（回溯）** 啊，先左右分解，再处理合并，回溯就是在退栈，就相当于后序遍历了。至于 `merge` 函数，参考两个有序链表的合并，简直一模一样。 LeetCode 上有分治算法的专项练习，[点这里去做题](https://leetcode.com/tag/divide-and-conquer/) 本文主要贡献者：[fudonglai](https://github.com/fudonglai)
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