算法小集合

零钱兑换 力扣：322. 零钱兑换 - 力扣（LeetCode） 给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。 计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的

爬楼梯 力扣：70. 爬楼梯 - 力扣（LeetCode） 之前讲这道题⽬的时候，因为还没有讲背包问题，所以就只是讨论了⼀下爬楼梯最直接的动规⽅法（斐波那契）。 这次终于讲到了背包问题，我们一起再来爬

组合总和 Ⅳ 力扣:377. 组合总和 Ⅳ - 力扣（LeetCode） 给你一个由不同整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target

零钱兑换 II 力扣：518. 零钱兑换 II - 力扣（LeetCode） 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币，另给一个整数 amount 表示总金额。请你计算并返回可以凑成总金额的硬

完全背包 和01背包一样力扣上没有没有纯完全背包问题，都是需要完全背包的各种应⽤，需要转化成完全背包问题，所以我们这⾥还是以纯完全背包问题来讨论其理论和原理。 有N件物品和⼀个最多能背重量为W的背包。

⼀和零 力扣:474. 一和零 - 力扣（LeetCode） 给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n。 请你找出并返回 strs 的最大子集的长度，该子集中 最多 有 m 个 0

⽬标和 力扣：494. 目标和 - 力扣（LeetCode） 给你一个整数数组 nums 和一个整数 target 。 向数组中的每个整数前添加 '+' 或 '-' ，然后串联起所有整数，可以构造一个

最后⼀块⽯头的重量II 力扣：1049. 最后一块石头的重量 II - 力扣（LeetCode） 有一堆石头，用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。 每一

分割等和子集 力扣：416. 分割等和子集 - 力扣（LeetCode） 给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。 示例

上一篇动态规划：01背包问题中是⽤⼆维dp数组来讲解01背包。今天我们就来说⼀说滚动数组，其实在前⾯的题⽬中我们已经⽤到过滚动数组了，就是把⼆维dp降为⼀维dp，⼀些朋友可能还是⽐较困惑。那么我们通过

整数拆分 力扣：343. 整数拆分 - 力扣（LeetCode） 力扣：剑指 Offer 14- I. 剪绳子 - 力扣（LeetCode） 给定一个正整数 n ，将其拆分为 k 个 正整数 的和（ 

不同路径 II 力扣：63. 不同路径 II - 力扣（LeetCode） 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一

不同路径 力扣：62. 不同路径 - 力扣（LeetCode） 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试

今天我们继续来一道动态规划的经典题目 爬楼梯 力扣：(70. 爬楼梯 - 力扣（LeetCode）) 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方

上一篇文章01我们讲了解决动态规划问题的基本步骤，下面让我们开始进入实战！我们每一道题都来以解决动态规划问题的基本步骤来解题，我们先从简单题入手。话不多说Lis't GO！ 斐波那契数 力扣：(509

什么是动态规划？ 动态规划，英⽂：Dynamic Programming，简称DP，如果某⼀问题有很多重叠⼦问题，使⽤动态规划是最有效的。 其实动态规划是递归算法优化而来，在递归算法对一些有规律的问题