白日梦想家m
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明天8点体测，今天也要早睡啦
动态规划的原理
动态规划与分治法类似，都是把大问题拆分成小问题，通过寻找大问题与小问题的递推关系，解决一个个小问题，最终达到解决原问题的效果。但不同的是，分治法在子问题和子子问题等上被重复计算了很多次，而动态规划则具有记忆性，通过填写表把所有已经解决的子问题答案纪录下来，在新问题里需要用到的子问题可以直接提取，避免了重复计算，从而节约了时间，所以在问题满足最优性原理之后，用动态规划解决问题的核心就在于填表，表填写完毕，最优解也就找到。
最优性原理是动态规划的基础，最优性原理是指“多阶段决策过程的最优决策序列具有这样的性质：不论初始状态和初始决策如何，对于前面决策所造成的某一状态而言，其后各阶段的决策序列必须构成最优策略”展开评论点赞 - #青训营 x 字节后端训练营#
今日六一儿童节啦
回顾一下bfs和dfs吧
深度优先遍历DFS
DFS属于图算法的一种，是针对图和树的遍历算法。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆或栈来辅助实现DFS算法。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，如果遇到死路就往回退，回退过程中如果遇到没探索过的支路，就进入该支路继续深入，每个节点只能访问一次。
广度优先遍历BFS
广度优先搜索（也称宽度优先搜索）是连通图的一种遍历算法，也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和广度优先搜索类似的思想。属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。基本过程，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
广度优先搜索应用：层序遍历、最短路径、求二叉树的最大高度、
由点到面遍历图、拓扑排序
深度优先搜索应用：先序遍历，中序遍历，后序遍历展开评论点赞 - #青训营 x 字节后端训练营#
简述下tcp的三次握手
TCP三次握手是浏览器和服务器建立连接的方式，目的是为了使二者能够建立连接，便于后续的数据交互传输。
第一次握手：浏览器向服务器发起建立连接的请求
第二次握手：服务器告诉浏览器，我同意你的连接请求，同时我也向你发起建立连接的请求
第三次握手：浏览器也告诉服务器，我同意建立连接。
至此，双方都知道对方同意建立连接，并准备好了进行数据传输，也知道对方知道自己的情况。接下来就可以传输数据了
简单示意图
一次握手：客户端发送带有 SYN 标志的连接请求数据包给服务端
二次握手：服务端发送带有 SYN+ACK 标志的连接请求和应答数据包给客户端
三次握手：客户端发送带有 ACK 标志的应答数据包给服务端(可以携带数据了)展开赞过 评论1 - #青训营 x 字节后端训练营#
KMP 算法
KMP 算法是一个快速查找匹配串的算法，它的作用其实就是本题问题：如何快速在「原字符串」中找到「匹配字符串」。
在朴素解法中，不考虑剪枝的话复杂度是 O(m∗n) 的，而 KMP 算法的复杂度为 O(m+n)。
KMP 之所以能够在O(m+n) 复杂度内完成查找，是因为其能在「非完全匹配」的过程中提取到有效信息进行复用，以减少「重复匹配」的消耗。
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