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这一年,像踏码进货一样!

持续坚持原创输出,点击蓝字关注我吧 作者:小傅哥博客:https://bugstack.cn ❝ 沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😜 ❞ 目录 一、前言 二、进货 1. 腾讯云+,2000元 2. InfoQ,1200元 3. CSDN & GitChat,300元 4. 思否,100元 5. 掘金,30元 6. 开源中国,0元 三、总结 四、系列推荐 一、前言 心似平原走码,易放难收! 20年1月 1.2k 粉丝、21年1月 2.0w 粉丝。这一年的小傅哥不只是码农,还是码文的码仔! 在近12个月的时间里,创作了106篇文章合计80万字,整理出3本PDF(设计模式、面经手册、字节码编程),其中《重学Java设计模式》,全网下载量22万+ 传播分享了几十万程序员,但他们还没有来关注我,这书📚铁定已经在收藏夹落灰了! 当然,可以吹牛的数据不只这些,还有 Github 积攒了 1.1k followers 和 7.6 k Star⭐、自建博 bugstack.cn 年度浏览量 40万 PV、微信好友4000个。 那么,建博客、开发公众号,花钱了吗?花了,云服务年度待...

面试官问我斐波拉契数列,我从暴力递归讲到动态规划 ...

前言 在系统学习动态规划之前,一直搞不懂「动态规划」和「记忆化搜索」之间的区别。 总觉得动态规划只是单纯的难在于对“状态”的抽象定义和“状态转移方程”的推导,并无具体的规律可循。 本文将助你彻底搞懂动态规划。 演变过程 暴力递归 -> 记忆化搜索 -> 动态规划 其实动态规划也就是这样演练过来的。 可以说几乎所有的「动态规划」都可以通过「暴力递归」转换而来,前提是该问题是一个“无后效性”问题。 无后效性 所谓的“无后效性”是指:当某阶段的状态一旦确定,此后的决策过程和最终结果将不受此前的各种状态所影响。可简单理解为当编写好一个递归函数之后,当可变参数确定之后,结果是唯一确定的。 可能你还是对什么是“无后效性”问题感到难以理解。没关系,我们再举一个更具象的例子,这是LeetCode 62. Unique Paths:给定一个m x n的矩阵,从左上角作为起点,到达右下角共有多少条路径(机器人只能往右或者往下进行移动)。 这是一道经典的「动态规划」入门题目,也是一个经典的“无后效性”问题。 它的“无后效性”体现在:当给定了某个状态(一个具体的m x n的矩阵和某个起点,如 (1...

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