专业抄代码选手

Build your own React 这个网站创建了一个简易版本的React，来让我们明白React的基本原理 在这里，对这篇文章内的代码做一个解读 HTML的大体构成 在下面的代码中，我们可以大

和64题思路一样，只不过这里多了一个障碍，需要另外处理下。 dp 时间复杂度O(nm) 空间复杂度O(nm) 优化空间 时间复杂度O(nm) 空间复杂度O(1)

位运算 n 必须是 2 的幂（二进制中只有一个 1） 用 (n & (n - 1)) === 0 来判断。 这个唯一的 1 必须在偶数位 用 (n & 0xAAAAAAAA) === 0 来判断。 这

对于DP类问题，最重要的是反推 比如说这里的要求，要知道最后的最小值，那么就衍生到倒数第二次的最小值...倒数第n次的最小值，第二次的最小值 怎么求第二次的最小值呢，第二次也就两个情况，也就是dp[0

使用一个相同形状的数组来存放到达当前坐标的最小和 我们可以使用 动态规划（DP）  来解决。 定义 dp[i][j] 表示到达位置 (i, j) 的最小路径和。 因为 (i, j) 只能从上一行的 (

用一个数组 dp，其中 dp[i] 表示以第 i 个元素结尾的最长递增子序列的长度。 对于每个位置 i，我们遍历它之前的所有位置 j，只要满足 nums[j] < nums[i]，说明 nums[i]

动态规划 解题思路 用dp[amount]来记录当前凑成amount最少需要的硬币数量 那么就可以得到一个状态转移方程 用当前这枚硬币（面值为 coin），加上凑出 i - coin 所需的最少硬币数

动态规划（DP） 状态定义： 用 dp[i] 表示字符串 s 的前 i 个字符（s[0..i-1]）是否可以被字典中的单词拼接而成。 状态转移方程： 对于每个位置 i，我们尝试遍历所有前面的 j，判断

这是一题比较典型的动态规划问题。 相邻的节点不能访问，求最后如果获取到的总值最大。 那么这里就有一个基础的问题了，如果此时想在i节点获取到最大的值 由于不能偷取相邻的房屋，因此对于第 i 个房子，我们