先觀察問題的結構、解的形式，再設計演算法；
能分解成子問題，是非常有效的資訊；
優化問題時，下界很重要。
給乙個問題，從最簡單的case入手；
觀察input的關鍵結構，看能否分、能否combine；
觀察output，不要堅持追求optimal，追求sub-optimal。
sample.
手動執行最基本的演算法，發現冗餘；
merge時，考慮引入結構；
離散化。
省記憶體：分問題的另一種思路
optimal→sub-optimal
???
子問題的描述方式：
揹包-子集：指數多-前i個：多項式。
最短路徑-子圖：指數多-引入新變數表示解：k步。
遞迴中有at most如何表示？加乙個遞迴項
dp需要空間太多→用nn表示函式
每乙個greedy的背後都有乙個more cumbersome dp
weight加強後，有可能不用列舉
先做乙個笨方法，再發現冗餘
loose the structure but don』t loost it too much
分析時：乙個操作慢，但隨後操作快，均攤
求和：每一項轉乘phi的差，相約
要允許剪枝，但不要剪太多→不要偏離完美的樹太遠
抽象，就能推廣
寫lp時，先寫自然語言，再轉成不等式約束
不要只用不等式約束，再加上目標函式約束、
lagrange乘子就是對偶變數
千方百計構造乙個對手出來
構造對手：
3. y 直接構造 x
4. 找乙個隱含變數b，同時構造x和y
目標：
x_i \sigma_i = 0x_i \sigma_i = \muscaling
分析乙個event的發生次數：找乙個量\phi，考察連續兩次event中間發生了什麼
花了很多時間，把opt的所有油水全榨幹
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一 實驗目的與要求 1 掌握棋盤覆蓋問題的演算法 2 初步掌握分治演算法 二 實驗題 盤覆蓋問題 在乙個2k 2k 個方格組成的棋盤中，恰有乙個方格與其它方格不同，稱該方格為一特殊方格，且稱該棋盤為一特殊棋盤。在棋盤覆蓋問題中，要用圖示的4種不同形態的l型骨牌覆蓋給定的特殊棋盤上除特殊方格以外的所有...
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