或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例， 足无后效性。对于这类问题，我们通常会选择使 用其他方法，例如启发式搜索、遗传算法、强化学习等，从而在有限时间内得到可用的局部最优解。 14.3 动态规划解题思路 上两节介绍了动态规划问题的主要特征，接下来我们一起探究两个更加实用的问题。 1. 如何判断一个问题是不是动态规划问题？ 2. 求解动态规划问题该从何处入手，完整步骤是什么？ 14.3.1 问题判断 总的来说，如果一个问题包含 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地，也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项”，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并在 求解过程中验证它。 第 14 章 动态规划 hello‑algo.com

或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例， 足无后效性。对于这类问题，我们通常会选择使 用其他方法，例如启发式搜索、遗传算法、强化学习等，从而在有限时间内得到可用的局部最优解。 14.3 动态规划解题思路 上两节介绍了动态规划问题的主要特征，接下来我们一起探究两个更加实用的问题。 1. 如何判断一个问题是不是动态规划问题？ 2. 求解动态规划问题该从何处入手，完整步骤是什么？ 14.3.1 问题判断 总的来说，如果一个问题包含 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地，也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项”，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并在 求解过程中验证它。 第 14 章 动态规划 www.hello‑algo

RuntimeClass）。第３章中我将 把它抽丝剥茧，以一个DOS 程序仿真出来。 异常处理（Exception Handling) Exception（异常情况）是一个颇为新鲜的C++ 语言特征，可以帮助你管理执行时期的错 误，特别是那些发生在深度巢状（nested）函数调用之中的错误。Watcom C++ 是最早支 持ANSI C++ 异常情况的编译器，Borland C++ 4.0 随后跟进，然后是Microsoft 两组类别。整合环境也为了支持这两组类别而做了些微改变。 第㆔篇 淺出 MFC 程式設計 328 1994/09，微软推出Visual C++ 2.0，搭配MFC 3.0，这个32 位版本主要的特征在于 配合目标操作系统（Windows NT 和Windows 95），支持多执行线程。所有类别都是 thread-safe。UI 对象方面，加入了属性表（Property Sheet）、miniframe 各种开发工具。AppWizard 可以为我们制作出MFC 程序骨干；只要选择某些按钮，不 费吹灰之力你就可以获得一个很漂亮的程序。这个全自动生产线做出来的程序虽不具备 任何特殊功能（那正是我们程序员的任务），但已经拥有以下的特征： 第㆔篇 淺出 MFC 程式設計 416 标准的【File】菜单，以及对话框。 标准的【Edit】菜单（剪贴簿功能）。这 份菜单是否一开始就有功效，必须视你选 用哪一种View 而定，例如CEditView

 App市场的审核 成功静态分析应用 代码评审中的静态分析 针对该提交 代码片段自 动触发分析 发现问题，拒绝代码合并 发起代码提交，如Pull Request 没有问题，允许合入 开发者 代码仓库 静态代码评审的样子 为何代码评审阶段？ 2K Bugs 12K Warnings 225K Code Smell “找到几万个问题，没法修” “这是以前的业务逻辑，不用修”

无后效性。对于这类问题，我们通常会选择 使用其他方法，例如启发式搜索、遗传算法、强化学习等，从而在有限时间内得到可用的局部最优解。 14.3. 动态规划解题思路 上两节介绍了动态规划问题的主要特征，接下来我们一起探究两个更加实用的问题： 1. 如何判断一个问题是不是动态规划问题？ 2. 求解动态规划问题该从何处入手，完整步骤是什么？ 14.3.1. 问题判断 总的来说，如果一个问题包 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 而相应的“减分项”包括： ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项“，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并 在求解过程中验证它。 14. 动态规划 hello‑algo.com 283

足无后效性。对于这类问题，我们通常会选择 使用其他方法，例如启发式搜索、遗传算法、强化学习等，从而在有限时间内得到可用的局部最优解。 14.3 动态规划解题思路 上两节介绍了动态规划问题的主要特征，接下来我们一起探究两个更加实用的问题。 1. 如何判断一个问题是不是动态规划问题？ 2. 求解动态规划问题该从何处入手，完整步骤是什么？ 14.3.1 问题判断 总的来说，如果一个问题包含 问题的状态能够使用一个列表、多维矩阵或树来表示，并且一个状态与其周围的状态存在递推关系。 相应地，也存在一些“减分项”。 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项“，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并 在求解过程中验证它。 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流

足无后效性。对于这类问题，我们通常会选择使 用其他方法，例如启发式搜索、遗传算法、强化学习等，从而在有限时间内得到可用的局部最优解。 14.3 动态规划解题思路 上两节介绍了动态规划问题的主要特征，接下来我们一起探究两个更加实用的问题。 1. 如何判断一个问题是不是动态规划问题？ 2. 求解动态规划问题该从何处入手，完整步骤是什么？ 14.3.1 问题判断 总的来说，如果一个问题包含 。 相应地，也存在一些“减分项”。 第 14 章 动态规划 hello‑algo.com 315 ‧ 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项”，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并在 求解过程中验证它。 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流

TBB 改名 OneTBB ？ 方便割投资人韭菜？ 沙雕因特尔，开源的 TBB 大家都在 用，本来算是你一手好牌，现在被你 one 啊 one 什么 api 给打烂了！快进 到 OpenVDB 开发者自己重新发明 TBB 。 感谢观看！ by 彭于斌（ github@archibate ） 录播： https://space.bilibili.com/ 263032155 课件： https://github

(?) ，但通用性相对较差。 11.1.2. 理想排序算法 运行快、原地、稳定、正向自适应、通用性好。显然，目前没有发现具备以上所有特性的排序算法，排序算法 的选型使用取决于具体的数据特点与问题特征。 接下来，我们将一起学习各种排序算法，并基于以上评价维度展开分析各个排序算法的优缺点。 11.2. 冒泡排序 「冒泡排序 Bubble Sort」是一种基于元素交换实现排序的算法，非常适合作为第一个学习的排序算法。