加法原理：集合元素可以被划分为集合族F = {S1, S2, S3…}则S的元素个数是这些元素个数之和：|S| = |S1| + |S2| + |S3|+…|Sn|
两道类似的题目，首先来看第一道，给定一个数值以及硬币的面值，问组合成这个面值最少需要硬币的个数。
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时，处于原地，因为步长为 1 ~ 2 阶，不能有前进之后再后退的情况，所以只能有当前一种方式，所以
数字是我们在编程中最常接触的元数据。无论是在业务还是刷题，多半部分都是数字的运算，其次是字符串，再次是布尔。
Floyd-Warshall 算法使用动态规划策略计算图中每两个顶点间的最短路径，算法中通过调整路径中经过的中间顶点来缩小路径权值，最终得到每对顶点间的最短路径。
一般情况下，算法中基本操作重复的次数就是问题规模n的某个函数f（n），进而分析f（n）随n的变化情况并确定T（n）的数量级。这里用‘o’来表示数量级，给出算法时间复杂度。 T（n）=o（f（n））； 它表示随问题规模n的增大，算法的执行时间增长率和f（n）增长率成正比，这称作算法的渐进时间复杂度。而我们一般情况下讨论的最坏的时间复杂度。 空间复杂度： 算法的空间复杂度并不是实际占用的空间，而是计算整个算法空间辅助空间单元的个数，与问题的规模没有关系。算法的空间复杂度S（n）定义为该算法所耗费空间的数量级。 S（n）=o（f（n）） 若算法执行所需要的辅助空间相对于输入数据n而言是一个常数，则称这个算法空间复杂度辅助空间为o（1）； 递归算法空间复杂度：递归深度n*每次递归所要的辅助空间，如果每次递归所需要的辅助空间为常数，则递归空间复杂度o（n）。
dynamic programming被认为是一种与递归相反的技术，递归是从顶部开始分解，通过解决掉所有分解出的问题来解决整个问题，而动态规划是从问题底部开始，解决了小问题后合并为整体的解决方案，从而解决掉整个问题。
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。
在文章[LeetCode]动态规划及LeetCode题解分析中，Jungle介绍到求解动态规划类问题，一般分为三个步骤，这里做个简单回顾：
第一，包的容量比该商品体积小，装不下，此时的价值与前i-1个的价值是一样的，即V(i,j)=V(i-1,j)；
如果对动态规划解题思路以及步骤和如何推导转移方程还不清楚的同学可以去看一下我前面发的一篇DP大总结希望能够帮到你:数据结构与算法—算法篇之动态规划(一)
上篇文章中，我们给出一道北大强基考试中的试题，计算[((1 + sqrt(5)) / 2) ^ 12]，给出了一条没有任何数学直觉，纯硬算的弯路以及题目的参考答案，相关内容请戳：
有n个物品，它们有各自的体积和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？
动态规划（DP，Dynamic programming）是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。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。给定一个问题，如果可以将其划分为子问题，并解出其子问题，再根据子问题的解推导/递推以得出原问题的解。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
在隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型中，我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题，本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法，即已知模型和观测序列，求观测序列出现的概率。
上一篇我们介绍了De Bruijin序列的基本数学内容以及其如何应用在魔术上的一些基本内容，今天我们就来学习一下这个经典的《De Bruijin序列》魔术。
而接下来这个定理，名字上虽然已经没有了基本（fundamental）二字，但是其名——主定理（main theorem）的响度一点也不压于基本定理的声音。想讲它还有一个原因是，它是难得的一个在离散数学为主导的计算机科学中，用分析的思想来解决的问题的例子。而且还是那么的基础和优雅，说它是整个计算机理论的基石之一也不为过。
输入："bbbab" 输出：4 解释： 一个可能的最长回文子序列为 "bbbb"。
关注我们 题目描述 给定A,B,C三根足够长的细柱，在A柱上放有2n个中间有空的圆盘，共有n个不同的尺寸，每个尺寸都有两个相同的圆盘，注意这两个圆盘是不加区分的(下图为n=3的情形）。现要将 这些国盘移到C柱上，在移动过程中可放在B柱上暂存。要求: (1)每次只能移动一个圆盘； (2) A、B、C三根细柱上的圆盘都要保持上小下大的顺序； 任务:设An为2n个圆盘完成上述任务所需的最少移动次数，对于输入的n，输出An。 输入 输入为一个正整数n，表示在A柱上放有2n个圆盘。 输出 输出仅一行，包含一个正
递推关系式又称为反馈逻辑函数或递推方程。设图2所示的线性反馈移位 寄存器的初始状态为
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
递推法是一种重要的数学方法，在数学的各个领域中都有广泛的运用，也是计算机用于数值计算的一个重要算法。这种算法特点是：一个问题的求解需一系列的计算，在已知条件和所求问题之间总存在着某种相互联系的关系，在计算时，如果可以找到前后过程之间的数量关系（即递推式），那么，从问题出发逐步推到已知条件，此种方法叫逆推。无论顺推还是逆推，其关键是要找到递推式。这种处理问题的方法能使复杂运算化为若干步重复的简单运算，充分发挥出计算机擅长于重复处理的特点。 递推算法的首要问题是得到相邻的数据项间的关系（即递推关系）。递推算法避开了求通项公式的麻烦，把一个复杂的问题的求解，分解成了连续的若干步简单运算。一般说来，可以将递推算法看成是一种特殊的迭代算法。 例题1——数字三角形
快速排序是一种基于分治技术的重要排序算法。不像归并排序是按照元素在数组中的位置对它们进行划分，快速排序按照元素的值对它们进行划分。具体来说，它对给定数组中的元素进行重新排列，以得到一个快速排序的分区。
DTW算法又叫动态时间规整（ Dynamic Time Warping），是一个比较简单的dp算法。常用于不等长的离散的路径点的匹配问题，在孤立词语音识别、手势识别、数据挖掘和信息检索等领域有着很不错的表现。
剖析递归行为和递归行为时间复杂度的估算 master公式：也叫主定理。它提供了一种通过渐近符号表示递推关系式的方法。 应用Master定理可以很简便的求解递归方程。
链接：https://www.acwing.com/problem/content/2/
（1）1 * 3方块 覆 盖3*n区域：f(n) = f(n-1) + f(n - 3)， (n > 3)
递归是一种非常重要的算法思想，无论你是前端开发，还是后端开发，都需要掌握它。在日常工作中，统计文件夹大小，解析xml文件等等，都需要用到递归算法。它太基础太重要了，这也是为什么面试的时候，面试官经常让我们手写递归算法。本文呢，将跟大家一起学习递归算法~
递归是一种非常重要的算法思想，无论你是前端开发，还是后端开发，都需要掌握它。在日常工作中，统计文件夹大小，解析xml文件等等，都需要用到递归算法。它太基础太重要了，这也是为什么面试的时候，面试官经常让我们手写递归算法。本文呢，将跟大家一起深入挖掘一下递归算法~
前面用动态规划解决了正则表达式的问题，感觉还是不过瘾，总觉得对于动态规划的理解还没有到位，所以趁热打铁，继续研究几个动态规划的经典问题，希望能够借此加深对动态规划的理解。在此之前，还需要说两个跟动态规划有关的理论知识。
给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。
上回我们针对这道北大强基题[((1 + sqrt(5)) / 2) ^ 12]在答案的基础上给出了出题的可能思路，想一探究竟，相关内容请戳：
一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法？
摘要：本文将介绍斐波那契数列的概念、性质及应用，并通过C语言代码实例演示如何实现斐波那契数列。 一、斐波那契数列的定义与性质 斐波那契数列（Fibonacci sequence）又称黄金分割数列，由数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardo da Fibonacci）在《计算之书》中以兔子繁殖为例子引入。斐波那契数列的定义如下： F(0) = 0 F(1) = 1 F(n) = F(n-1) + F(n-2) （n > 2，n ∈ N） 斐波那契数列的前几项为：0，1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89，144…… 二、斐波那契数列的性质 1. 递推性：斐波那契数列满足递推关系式，即每个数字都是前两个数字之和。 2. 黄金分割比例：随着斐波那契数值的增加，前一项与后一项的比值越来越接近黄金分割比例0.6180339887（约等于1 / 1.6180339887）。 3. 斐波那契数列与黄金分割在自然界、艺术、建筑等领域有广泛的应用。 三、代码示例 下面使用C语言实现斐波那契数列：
写在前面：从本章开始，算法导论章节进入第四部分：高级设计和分析技术。在读的过程中，可以明显感觉到本章内容跟之前章节的内容要复杂得多。这么来说，之前章节的内容更多的是在教我们使用一些在算法设计过程中常用的工具（即数据结构），而本章以后的内容是在述说更上层的方法论（如何根据不同的问题精确地设计不同的算法）。这就好比建房子时，有了一切所需的工具之后，如何根据不同的地段或房主的要求，设计出切实可行的房子结构，这取决于建筑设计师的思想。因此，本章以后的内容在某种程度上更为复杂，尤其是动态规划这章。曾经听搞
在上一篇文章中，我们介绍的魔术《69式数字预言》用到的是单个数字的中心对称性，再往前的《3 or 8》则是一个很巧妙的阿拉伯数字内部的对应关系，相关内容请戳：
题目描述 有一个n+2个元素a[0], a[1], ..., a[n+1] (n <= 3000, -1000 <= a[i] <=1000)构成的数列. 已知对i=1, 2, ..., n有a[i] = (a[i-1] + a[i+1])/2 - c[i]. 给定a0, a[n+1], c[1], ... , c[n]. 写一个程序计算a[1]. 输入 第一行是整数n. 接下来两行是a[0]和a[n+1], 其小数点后有两位数字. 其后的n行为c[i](同样是两位小数), 每行一个数. 输出 输出为
一、问题描述：有n 个物品，它们有各自的重量和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？
输入: [2,4,1], k = 2 输出: 2 解释: 在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。
之前是写过一篇“递归”的博客，但是感觉有点水，例题没有给到位，细节也没有点明白，所以今天再写一遍，前面那篇就删了吧。
递推算法 给定一个数的序列H0,H1,…,Hn,…若存在整数n0，使当n>n0时,可以用等号(或大于号、小于号)将Hn与其前面的某些项Hi(0<i<n)联系起来，这样的式子就叫做递推关系。 递推算法是一种简单的算法，即通过已知条件，利用特定关系得出中间推论，直至得到结果的算法。 递推算法分为顺推和逆推两种。 相对于递归算法,递推算法免除了数据进出栈的过程，也就是说,不需要函数不断的向边界值靠拢,而直接从边界出发,直到求出函数值. 比如阶乘函数：f(n)=n*f(n-1) 在f(3)的
输入: [3,3,5,0,0,3,1,4] 输出: 6 解释: 在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。 随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
距离归并算法（Merge Distance）也是一种计算路径相似度的算法（其实“路径归并”是我自己瞎翻译的，因为没有找到更加官方的中文翻译）。跟DTW，LCSS之类不同，他提出来时间不算长，但是思想也是十分简单的。计算方便理解容易，也是进行路径相似度匹配的不错的思路。
在上一篇中，我们对01背包问题进行了比较深入的研究，这一篇里，我们来聊聊另一个背包问题：完全背包。
编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能，此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”，通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力（最起码不会忘记编程）
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？
一个递归函数的调用过程类似于多个函数的嵌套的调用，只不过调用函数和被调用函数是同一个函数。为了保证递归函数的正确执行，系统需设立一个工作栈。具体地说，递归调用的内部执行过程如下：
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