哈喽，各位看客大大好呀😀。 没错，正如题目，小编最近正在找工作中，不过是骑驴找马。经常刷掘金沸点，感觉形势很严峻，现在不敢随便裸辞了🥶。 金三银四好像真的成为了过去式，感觉铜三铁四差不多！！

实际上也是如此，当我们在遇到一些分类讨论的问题，无法想到比较精妙的解决方案，我们第一时间考虑到的就是暴力枚举所有情况，然后再做处理，而 `回溯` 就是这样的一个`暴力法`。

本文将介绍两种算法设计技巧：贪心算法与回溯算法，并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。 贪心算法遵循一种近似解决问题的技术，期盼通过每个阶段的局部最优选择（当前最好的解），从而达到全局的最优。 接下来我们通过两个例子讲解下贪心算法。 最少硬币找零问题…

动态规划 算法总体思想 与分治算法类似 子问题往往不是互相独立的, （分治会重复计算） 保存已解决的子问题的答案，需要时找出即可（空间换时间） 基本步骤 找出最优解的性质并刻划其结构特征 递归地定义最

前面的一系列文章跟大家分享了各种数据结构和算法的实现，本文将分享一些算法的设计技巧：分而治之、动态规划，使用这些技巧可以借算法来解决问题，提升自己解决问题的能力，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。 前面分享的排序算法中，归并排序就是一种分而治之的算法。分而治之是算法设计中的一种方…

硬币找零问题是动态规划的一个经典问题，其中最少硬币找零是一个变种，本篇将参照上一篇01背包问题的解题思路，来详细讲解一下最少硬币找零问题。如果你需要查看上一篇，可以点击下面链接： 下面让我们开始吧。 给定4种面额的硬币1分，2分，5分，6分，如果要找11分的零钱，怎么做才能使得…

一开始在接触动态规划的时候，可能会云里雾里，似乎能理解思路，但是又无法准确地表述或者把代码写出来。本篇将一步一步通过作图的方式帮助初次接触动态规划的同学来理解问题。这一篇将以经典的 01背包 问题为例子来讲解，最后通过纯 JavaScript 来实现，在 Sublime 上运行…