课程大纲 每节课资料提前5天发放 第1章 本节大纲 ”破解“算法面试 "Hack" the Algorithm Interview 算法面试究竟考什么 史上最全的算法面试考点大全 2013-2018 面试难度变化 如何在最有效率的准备算法面试 如何在不押题的情况下更有信息的去面试 2018/6/24 上午9:30:00 第2章 本节大纲 二分与LogN算法 Binary Search & LogN Algorithm 二分法三重境界 二分位置之满足条件的第一次 - Binary Search on Index - OOXX 二分位置之保留一半 - Binar Search on Index - Half half 二分答案 - Binary Search on Result 学习Binary Search的通用模板，不再死循环 讲解Search in Rotated Sorted Array等10道高频二分搜索题 2018/7/1 上午9:30:00 第3章 本节大纲 为面试而生的双指针算法 Two Pointers Algorithm Two Sum 问题及他的各种扩展 Two Sum & Follow-ups 其他高频的双指针问题 2018/7/2 上午9:30:00 第4章 本节大纲 宽度优先搜索和拓扑排序 BFS & Topological Sorting 二叉树上的宽搜 BFS in Binary Tree 二叉树的序列化问题 Binary Tree Serialization 图上的宽搜 BFS in Graph 拓扑排序 Topological Sorting 棋盘上的宽搜 BFS in Chessboard 2018/7/15 上午9:30:00 第5章 本节大纲 基于树的深度优先搜索 Tree-based DFS 二叉树的深度优先遍历 Binary Tree DFS Traversal 先序/中序/后序 Preorder / inorder / postorder 二叉树中的分治算法 Divide & Conquer DFS模板 Introduce DFS Template 二叉树高频面试问题 递归三要素 遍历算法与分治算法对比 Traverse vs Divide Conquer 2018/7/16 上午9:30:00 第6章 本节大纲 基于组合的深度优先搜索 Combination-based DFS 组合类深搜 Combination DFS 排列类深搜 Permutation DFS 图上的深搜 Graph DFS 非递归的深搜实现方法 Non-Recursion 2018/7/22 上午9:30:00 第7章 本节大纲 基于排列、图的深度优先搜索 Permutation / Graph based DFS TBD 2018/7/23 上午9:30:00 第8章 本节大纲 数据结构 - 栈，队列，哈希表与堆 Stack, Queue, Hash & Heap 哈希表 Hash 常用的哈希库的区别 Hash Set vs Hash Map vs Hash Table 哈希表的实现原理 Basic Hash Knowledge 哈希函数 Hash Function 冲突的解决方法 Collision 开散列 Open Hashing 闭散列 Closed Hashing 哈希扩容 Rehashing 哈希表高频面试题 High Frequently Asked Hash Questions 堆 堆的基本原理 Basic Heap Knowledge 优先队列与堆的联系和区别 Priority Queue vs Heap 堆的高频面试题 High Frequently Asked Heap Questions 堆的代替品：TreeMap 2018/7/29 上午9:30:00 第9章 本节大纲 数据结构 - 区间、数组、矩阵与树状数组 Interval, Array, Matrix & Binary Indexed Tree 数组 Array 子数组及相关面试题 Subarray & Related Questions 其他高频数组问题 High Frequent Asked Array Questions TBD 2018/7/30 上午9:30:00 课程更新日志

设有n种不同面值的硬币，各硬币的面值存于数组T〔1:n〕中。现要用这些面值的硬币来找钱。可以使用的各种面值的硬币个数存于数组Coins〔1:n〕中。 对任意钱数0≤m≤20001，设计一个用最少硬币找钱m的方法。

利用VB代码编写动态规划的程序，水库优化调度的具体示例

用matlab实现动态规划的源代码，函数文件形式，参数说明见注释

# -TSP- 本文主要是用以下方法解决旅行商问题（TSP问题） 详情见：https://blog.csdn.net/weixin_42715356/article/details/83089108 穷举策略 自顶向下的算法：深度优先搜索算法->回溯法 ：广度优先搜索算法->分支限界算法 自底向上的算法：动态规划 启发式策略 贪心算法、蚁群算法

Adaptive Dynamic Programming 自适应动态规划的入门介绍。令初学者简明扼要的了解ADP的核心思想。

基于nedc工况的动态规划算法对汽车换档规律进行优化 代码可以在matlab中正常运行 价值非常高，不懂的可以留言学习

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是组合优化领域中著名的 NPhard问题, 具有较为广泛的工程应用和现实生活背景, 如印刷电路钻孔、飞机航线的安排、公路网络的建设、网络通信节点的设置、物流货物配送、超市物品上架等, 所有这些实际应用问题均可以转变为TSP问题来解决.本文先介绍一个简单的旅行商问题，并运用动态规划算法求解此问题。最后给出求解此问题所需要的代码。

动态规划的python代码，可用于动态规划的编写，在编程中常用解决最长公共子序列问题、矩阵连乘问题、凸多边形最优三角剖分问题、电路布线等问题。

含有2个小实验，包含数塔问题、最长单调递增子序列问题