算法学习笔记

并查集主要用于解决一些元素分组和集合的问题。它管理一系列不相交的集合，并支持两种操作： 合并（Merge）：把两个不相交的集合合并为一个集合。 查询（Find）：查询两个元素是否在同一集合中

对leetcode上面动态规划题目的编辑距离系列题目进行一个总结与归纳。这类题目的核心思想是按照当前字符相不相等进行分类讨论。

简述记忆化搜索的过程。记忆化搜索可以通过记录下递归返回值从而降低计算复杂度，提高运行效率，省去了很多重复计算。

完全背包和01背包在题目要求上唯一的的区别就是，01背包每个物品只能用一次，而完全背包可以用无数次。 在写法上面，01背包和完全背包唯一不同就是体现在遍历顺序上。

有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。这就是典型的01背包问题。

普通的队列是一种先进先出的数据结构，元素在队列尾追加，而从队列头删除。 在优先队列中，元素被赋予优先级。当访问元素时，具有最高优先级的元素最先删除。优先队列具有最高级先出的行为特征。

在贪心算法类的题目中有一类常见的题目，就是给一个二维数组，数组里面是一个个区间，然后去求最长的无重叠区间的数目，或者合并有重叠的区间，或者划分彼此没有重叠的区间，此类题目有很多共通之处，在此进行总结

栈就起到了一个帮助我们“记忆”的作用：记忆每个元素的一侧所遍历过的元素，用来帮助我们找到每个元素之前比它大或小的元素，从而使得我们不需要一次次地去遍历序列，降低了时间复杂度。

最近接触到了一种很有意思的数据结构，叫单调队列，可以用来维护一个给定大小的区间的最值，这个区间就像滑动窗口。时间复杂度是O(n)。

最近在做字符串匹配类问题的时候接触到了KMP算法，这个算法比较难，而且很多讲解没有讲清楚背后的原理，读者只能做到知其然而不知其所以然。这篇文章是我自己对KMP算法的一点理解，并且附上了c++代码的实现