本文将介绍两种算法设计技巧：贪心算法与回溯算法，并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
首先，我们来看看什么是汉诺塔吧~记得初知汉诺塔，就是在今年的暑假游览科技馆的时候，里面就有汉诺塔的游戏，当然耐心烦躁的我并没有解决，没想到今日学习c语言还能看见它（捂脸）。
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库，其提供了许多功能强大的程序库和工具，用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备，通常被称为准标准库，是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程，提高代码质量和性能，并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序开发中，如网络应用程序、图像处理、数值计算、多线程应用程序和文件系统处理等。
在JavaScript程序中，函数直接或间接调用自己。通过某个条件判断跳出结构，有了跳出才有结果。
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而，更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以（或应该）忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名，但递归是一个重要的计算机科学主题，可以为编程本身提供深刻的见解。至少，了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
递归算法是一种自引用的算法，它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解，直到达到基本情况，然后逐层返回结果，最终解决原始问题。
本文介绍了Python中两个重要的函数技巧，一是递归函数，二是高阶函数。递归函数可以解决一些需要重复运算的问题，但需要注意避免栈溢出。高阶函数可以将函数的参数作为函数本身来使用，典型的高阶函数有map、filter等。通过使用高阶函数，可以简化代码，提高代码可读性。
为了减少数据上的常见运算所需要的时间，我们通常可以在数据结构中增加额外的信息，或者修改数据结构中的信息使之更易访问
DFS算法常被用于寻找路径和全排列，而基于不同的数据储存方式，如列表、字典、矩阵等，代码实现难度也会在差异。今天向大家分享DFS在矩阵中的代码实现，文字较多，预计阅读时间为5分钟，会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉，可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频，讲的很不错。
函数直接或间接调用自身的过程称为递归，相应的函数称为递归函数。使用递归算法，可以很容易地解决某些问题。此类问题的示例包括汉诺塔 (TOH)、中序/先序/后序树遍历、图的 DFS 递归函数通过调用自身的副本并解决原始问题的较小子问题来解决特定问题。需要时可以生成更多的递归调用。重要的是要知道我们应该提供某种情况来终止这个递归过程。
总觉得动态规划只是单纯的难在于对“状态”的抽象定义和“状态转移方程”的推导，并无具体的规律可循。
公众号目前与「动态规划」相关系列包括：已经完结的「动态规划-路径问题」和正在更新「动态规划-背包问题」。
原文地址：Functional-Light-JS 原文作者：Kyle Simpson－《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章：递归（上） 在下一页，我们将进入到递归的论题。 (本页剩余部
这位录友在二刷二叉树章节后，对我讲的很多细节，理解就深刻了很多，例如，他在总结里说的这些点：
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/validate-binary-search-tree/
Don't let small minds convince you that your dreams are too big.
在一个排序的链表中，存在重复的节点，如何删除链表中重复的节点并返回删除后的链表头指针？例如：1->2->3->3->4->4->5，处理后为: 1->2->5。
1、问题背景 近期，一位 Python 开发者遇到了一个棘手的问题，他在开发过程中编写了一个能够穷举生成具有一定特征的矩阵的递归函数。然而，这个函数在运行时会占用过多的内存，导致服务器内存不足而被终止。
在PHP编程开发中，JSON是一种非常常用的数据格式。它具有简单、轻量和易于解析的特点，非常适合用于数据交换和存储。当我们处理JSON数据时，经常需要解析嵌套的对象和数组，本文将介绍几种解析方法。
##### 排序sort, sorted的区别： list.sort(func=None, key=None, reverse=False(or True)) 对于reverse这个bool类型参数，当reverse=False时：为正向排序；当reverse=True时：为方向排序。默认为False。 执行完后会改变原来的list，如果你不需要原来的list，这种效率稍微高点 >>> list = [2,8,4,6,9,1,3] >>> list.sort() >>> list [1, 2, 3, 4, 6, 8, 9]
本文讲解的是一个Python的进阶知识点：**如何将一个嵌套的大列表展开形成一个大列表。
之前的排序算法 《快速排序》 与 《归并排序》 都使用了递归手法，如果不能理解递归，那分治思想类算法实现就难以理解
一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来解决,可以极大的减少代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合.
给定一个二叉树和一个目标和，判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和。
在Google.com.hk或者在Google.com上搜索 递归或者recursion 发现Google“抽了”，明明搜索正确，为啥还显示一个查询错误的提示？如下两图：
栈和队列属于逻辑结构中的线性结构，也就是说，栈和队列在本质上就是属于线性表。但是栈和队列与一般的线性表相比，其特殊性就在于它们在元素读取的基本操作上面是不一样的：
查看上节内容，请点击上方链接关注公众号，查看所有文章。 函数 前面几节我们介绍了数据的基本类型、基本操作和流程控制，使用这些已经可以写不少程序了。 但是如果需要经常做某一个操作，则类似的代码需要重复写很多遍，比如在一个数组中查找某个数，第一次查找一个数，第二次可能查找另一个数，每查一个数，类似的代码都需要重写一遍，很罗嗦。另外，有一些复杂的操作，可能分为很多个步骤，如果都放在一起，则代码难以理解和维护。 计算机程序使用函数这个概念来解决这个问题，即使用函数来减少重复代码和分解复杂操作，本节我们就来谈谈J
排列方案的生成：根据字符串排列的特点，考虑深度优先搜索所有排列方案。即通过字符交换,先固定第1位字符( n种情况)、再固定第2位字符(n-1种情况)、...、最后固定第n位字符(1种情况)。
加权拟阵问题是一个组合优化问题，其中我们需要在满足某些约束条件的情况下，从给定的集合中选择一个子集，使得该子集的权重达到最大或最小。在这个问题中，我们特别关注最小权重最大独立子集的加权拟阵问题。
而关于attention和self-attention存在非常多的形式，我们之前常见的Transformer是依赖于scaled-dot-product的形式，也就是：给定query矩阵Q, key矩阵K以及value矩阵V，那么我们的输出就是值向量的加权和，其中，分配给每个值槽的权重由Quey与相应Key的点积确定。
求 1+2+3+3+...n 的和。 二逼青年： 首数加位数 ，乘以个数除以 2
在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
不知不觉二叉树已经和我们度过了「三十三天」，代码随想录里已经发了「三十三篇二叉树的文章」，详细讲解了「30+二叉树经典题目」，一直坚持下来的录友们一定会二叉树有深刻理解了。
每天学习编程，让你离梦想更新一步，感谢不负每一份热爱编程的程序员，不论知识点多么奇葩，和我一起，让那一颗四处流荡的心定下来，一直走下去，加油，2021加油！欢迎关注加我vx:xiaoda0423，欢迎点赞、收藏和评论
3、常见的时间复杂度包括：常数时间 O(1)、线性时间 O(n)、对数时间 O(log n)、平方时间O(n^2)等。
//https://leetcode-cn.com/problems/ji-qi-ren-de-yun-dong-fan-wei-lcof/solution/mian-shi-ti-13-ji-qi-ren-de-yun-dong-fan-wei-dfs-b/ //https://leetcode-cn.com/problems/ji-qi-ren-de-yun-dong-fan-wei-lcof/solution/jian-zhi-offerer-shua-javadfs-bfs-tu-jie-py05/
为了更了解其他人对软件工程的看法，我开始疯狂在 YouTube 上追 TechLead 的视频。在接下来的几天里，我为他在 Google 工作时提出的一道面试题想出了各种解决方案。
开门见山，本篇博客就介绍图相关的东西。图其实就是树结构的升级版。上篇博客我们聊了树的一种，在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树，比如红黑树，B树等等，以及这些树结构的应用。本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索，这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法，然后在聊聊图的最短路径、拓扑排序、关键路径等等。废话少说开始今天的内容。 一、概述 在博客开头，我们先聊一下什么是图。在此我不想在这儿论述图的定义，当然那些是枯燥无味的。图在我们生活中无处不在呢，各种地
递归是一种强大的问题解决方法，通过将问题分解为子问题并通过调用自身来解决。在本篇博客中，我们将深入了解递归的概念和基本原理，并使用C语言实现一些示例代码。
在上一篇文章中，我们讲了创建数据模型，数据处理以及预处理优化，今天我们继续接下来的内容。
原因：2017年2月4日 星期六 随笔记录。 说明：本文主要记录学习python的过程，需求不大，轻度使用，所以进行简单的认识性学习。 状态：Updating to 2.14
前面的一系列文章跟大家分享了各种数据结构和算法的实现，本文将分享一些算法的设计技巧：分而治之、动态规划，使用这些技巧可以借算法来解决问题，提升自己解决问题的能力，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/
动态规划相信大家都知道，动态规划算法也是新手在刚接触算法设计时很苦恼的问题，有时候觉得难以理解，但是真正理解之后，就会觉得动态规划其实并没有想象中那么难。网上也有很多关于讲解动态规划的文章，大多都是叙述概念，讲解原理，让人觉得晦涩难懂，即使一时间看懂了，发现当自己做题的时候又会觉得无所适从。我觉得，理解算法最重要的还是在于练习，只有通过自己练习，才可以更快地提升。话不多说，接下来，下面我就通过一个例子来一步一步讲解动态规划是怎样使用的，只有知道怎样使用，才能更好地理解，而不是一味地对概念和原理进行反复琢磨。
在Rust源代码中，rust/src/tools/clippy/clippy_lints/src/unused_peekable.rs这个文件是Clippy工具中一个特定的Lint规则的实现文件，用于检测未使用的Peekable迭代器。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
虽然疫情还是严峻，但总会过去。在此居家办公之际，应该趁这个时机好好提升下自我，多读书多看报，少吃零食多运动哈哈。
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