深入理解分支限界法

分支限界法（Branch and Bound）是一种系统性的方法，用于解决组合优化问题，特别是那些规模庞大、搜索空间巨大的问题。通过分支和限界的策略，分支限界法能够有效地剪枝，减少不必要的搜索，从而提高求解效率。

深入理解动态规划

动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的高效算法设计方法。通过将复杂问题分解为更简单的子问题，并保存这些子问题的结果以避免重复计算，动态规划能够显著提高算法的效率。

目录

1. 动态规划概述
2. 算法原理
   • 理论学习
   • 算法推导
3. 逻辑分析
   • 思维导图
4. Java代码示例
   • 示例一：0-1 背包问题
   • 示例二：最长公共子序列（LCS）
5. 代码解释
6. 总结

深入理解回溯法

回溯法（Backtracking）是一种系统化的搜索策略，用于在解决组合优化问题时探索所有可能的解决方案。它通过逐步构建候选解，并在发现当前路径不可能产生有效解时进行“回溯”，从而有效地缩小搜索空间。

回溯简介【自用】

回溯就像尝试不同的路径，当你走到死胡同时，你会回到最后一个选择并尝试不同的路线。在本文中，我们将探讨回溯的基础知识、它是如何工作的，以及它如何帮助解决各种具有挑战性的问题。这就像一种在复杂的选择中找到正确方法的方法。

目录

• 什么是回溯？
• 回溯问题的类型
• 回溯是如何工作的？
• 确定回溯问题
• 回溯伪代码
• 回溯的复杂性分析
• 回溯与递归有何不同？
• 回溯的应用
• 必须做的回溯问题

深入理解贪心算法

贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法在解决某些特定类型的问题时非常有效，但并不适用于所有问题。

• 基本语法（摘要）
  • 1. 标题 (Headings)
  • 2. 脚注 (Footnotes)
  • 3. 列表 (Lists)
  • 4. 网络链接 (Hyperlinks)
  • 5. 图片引入 (Images)
  • 6. 高级链接 (Advanced Links)
• 图表
  • 1. 横向流程图
  • 2. 竖向流程图
  • 3. 标准流程图
  • 4. 标准流程图（横向）
  • 5. UML 时序图
  • 6. 复杂的 UML 时序图
  • 7. UML 标准时序图
  • 8. 甘特图
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