62. 不同路徑
乙個機械人位於乙個 m x n 網格的左上角 （起始點在下圖中標記為「start」 ）。
機械人每次只能向下或者向右移動一步。機械人試圖達到網格的右下角（在下圖中標記為「finish」）。
問總共有多少條不同的路徑？
/*
基本思想：基本動態規劃思想
*/class solution
void split(string s,vector&cur, vector> &result)}}
vector> partition(string s) };
115. 不同的子串行
給定乙個字串 s 和乙個字串 t，計算在 s 的子串行中 t 出現的個數。
乙個字串的乙個子串行是指，通過刪除一些（也可以不刪除）字元且不干擾剩餘字元相對位置所組成的新字串。（例如，"ace" 是 "abcde" 的乙個子串行，而 "aec" 不是）
/*我們需要乙個二維陣列dp(i)(j)來記錄長度為i的字串在長度為j的母串**現的次數，這裡長度都是從頭算起的，而且遍歷時，保持子串長度相同，先遞增母串長度，母串最長時再增加一點子串長度重頭開始計算母串。
首先我們先要初始化矩陣，當子串長度為0時，所有次數都是1，
當母串長度為0時，所有次數都是0.當母串子串都是0長度時，次數是1（因為都是空，相等）。
接著，如果子串的最後乙個字母和母串的最後乙個字母不同，說明新加的母串字母沒有產生新的可能性，可以沿用該子串在較短母串的出現次數，所以dp(i)(j) = dp(i)(j-1)
如果子串的最後乙個字母和母串的最後乙個字母相同，說明新加的母串字母帶來了新的可能性，我們不僅算上dp(i)(j-1)，也要算上新的可能性。
那麼如何計算新的可能性呢，其實就是在既沒有最後這個母串字母也沒有最後這個子串字母時，子串出現的次數，我們相當於為所有這些可能性都新增乙個新的可能。
所以，這時dp(i)(j) = dp(i)(j-1) + dp(i-1)(j-1)
*/class solution
else
dp[i][j] = dp[i][j-1];}}
return dp[n][m];
}};
64. 最小路徑和
給定乙個包含非負整數的 m x n 網格，請找出一條從左上角到右下角的路徑，使得路徑上的數字總和為最小。
說明：每次只能向下或者向右移動一步。
/* dp[m][n]的值應該是dp[m-1][n]下移或dp[m][n-1]右移得到的，所以相當於找那兩個值最小的加上本來grid[m][n]
的值即可
*/class solution
else
dp[i][j]=0;
}else
else
dp[i][j]=0;
}if(dp[i][j]==1 && j-i+1> maxlen)}}
return s.substr(maxstart,maxlen);
}};
給定乙個正整數 n，將其拆分為至少兩個正整數的和，並使這些整數的乘積最大化。 返回你可以獲得的最大乘積。
/*基本思路：動態規劃遞推式 dp記錄每乙個數當前拆分的最大值，當前數的拆分會依據前面的數
dp[i] = max(dp[i],max(j*(i-j),j*dp[i-j])) (j從1到1/2)
或者dp[i] = max(dp[i],dp[j]*dp[i-j]) (其中2，3特殊處理，唯二的dp[x]小於x的情況，其他都是dp[x]>=x)
*/class solution
// cout<357. 計算各個位數不同的數字個數
給定乙個非負整數 n，計算各位數字都不同的數字 x 的個數，其中 0 ≤ x < 10n 。
/*基本思想: 數學思想，對於dp就是每個n的沒有重複位數的數字，初始化0為1，1為10個數
對於 dp[i]= dp[i-1] + (dp[i-1]-dp[i-2])*(10-(i-1))
dp[i-1]沒什麼可說的，加上之前的數字
(dp[i-1]-dp[i-2])*(10-(i-1)) 假如n=3 就在n=2的基礎上(注意dp[2]包含了只有一位的數，所以減去dp[1])新增一位數組成數字，但是新增的數字只能是之前2位數中沒有的(10-(i-1)),
*/class solution
return dp[n];
}};
給定乙個整數陣列nums，找到乙個具有最大和的連續子陣列（子陣列最少包含乙個元素），返回其最大和。
/*基本思想：當前和<0 ,就斷開不繼續累加，否則繼續累加 注意每次都要更新最大值結果
*/class solution
int rightsum =0;
for(int i=mid+1;i<=right;i++)
return max(max(l,r),leftmaxsum+rightmaxsum);
}int maxsubarray(vector& nums)
};
給你乙個整數陣列nums，請你找出陣列中乘積最大的連續子陣列（該子陣列中至少包含乙個數字）。
所以要得到乘以當前元素以後的最大乘積，需要記錄最大乘積，也要記錄最小乘積，因為最小值可能翻身變最大值。對於當前元素是負的情況就需要乘之前的最小值比較
*/class solution {
public:
int maxproduct(vector& nums) {
int max_value = int_min;
int cur_max = 1;
int cur_min = 1;
for(int i=0;i
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