所有的演算法題第一要義就是要明白題目講什麼，明白規律是什麼，只有知道了規律才能寫**，才能輪到使用什麼方法，什麼工具，是用遞迴？還是迴圈？進而才能用到你總結的各種經驗。
下面的題目除了動態規劃，其他主要來自劍指offer的題目，而且主要是資料結構題 ，排序演算法我們單獨整理。
1、遞迴模板以及使用技巧總結：
2、思路總結：遞迴我們知道本質是重複做同一件事，經常的我們能夠想明白這個事是怎麼樣的，但是卻難以下手，為什麼？因為如果從最開始的情況去思考，會很難理解，比如歸併排序，一直二分下去，到最後只有乙個元素，這怎麼對比？怎麼體現在**上？容易思考得走火入魔。這個時候，我們可以直接把他當作中間的時候來寫**，這樣十分容易。比如015迴圈演算法，和歸併排序（特別是歸併）就是個例子。
3、說一下時間複雜度：1 < o(logn) 4、斐波那契數列使用的遞迴的複雜度是o(2^n)，因為它可以看作乙個顆二叉樹，二叉樹的高度是 n - 1，由我們的基礎知識可以知道，乙個高度為k的二叉樹最多可以由 2^k - 1個葉子節點，也就是遞迴過程函式呼叫的次數，所以時間複雜度為 o(2^n)，而空間複雜度就是樹的高度 s(n)
鍊錶題主要方法就是兩個指標和遞迴和迴圈，我們先從這三個角度去思考。
} 二叉樹的題幾乎就是遞迴，因為有左右子樹沒法迴圈，只能遞迴
為了快速學習，我參考了動態規劃 這位的動態規劃思路，這樣上手快一點。
動態規劃的核心思想是：數學歸納法。有點忘記了什麼是數序歸納法，舉個例子你就知道了：
證明：s(n) = 1 + 2 + 3 …. + n 前n項和為n(n + 1) / 2
n = 1, s(1) = 1
假設n時命題成立 ----------假設某個時候成立，證明他後面的是否也成立
n+ 1時，
s（n + 1）
= s(n) + n + 1
= n(n + 1)/2 + n + 1
= (n + 1)(n + 2)/ 2
因此成立
第一步：動態規劃一定有乙個陣列dp，我們首先就要想好這個陣列表達什麼意思，其實很明顯，這個陣列應該是：dp[5] 表示num[5] 他的最長上公升序列長度是多少？因此我們的最終返回結果應該是：
for
(int i =
0; i < dp.length; i++
)
for
(int j =
0; j < i; j++
)
for
(int i =
0; i < nums.length; i++
)}
驗證一下我的想法，也就是從n-1開始比較，不要再從頭比較了：這樣是正確的，當然其實複雜度不會變。
for
(int j = n-
1; j >=
0; j--
)}
也是三步走
1、構建陣列，這裡明顯有兩個狀態因此就是大膽的給他定為二維陣列：dp;但是關鍵還是要定義出這個二維陣列是表示什麼含義，應該是dp[i][w] = val表示：前i個物品，在揹包容量為w的時候，最多放價值val。總結：我們可以看到dp陣列的值一定是我們最後要的東西，比如最長序列是序列長度，硬幣問題是硬幣數量。其次就有兩個遍歷for。
2、分解子問題，已知xx，求dp[i][w]。思考的方向其實和硬幣的一樣，就是w-遍歷物品的重量，然後就是前乙個val+減去遍歷物品的val，表示式是：dp[i][w] = dp[i-1][w-weight[i-1]] + val(i)。然後他有個選擇問題，就是要不要把第i個物品放進去，如果不放那麼就是dp[i-1][w]。綜合到**就是：
// w是要求小於的重量 n是幾個物品
public
static
intmethod
(int w,
int n,
int[
] wt,
int[
] val)
else}}
return dp[n]
[w];
}
演算法刷題小總結
1.有問題 class solution if i 0 reverse nums.begin nums.end else swap nums k nums i sort nums.begin k 1 nums.end 問題 這種while 裡面加了個if else判斷的話，如果處於邊界時，else ...
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演算法筆記 刷題2 6
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