剪繩子最大
把繩子大小分為3，以及總長度餘3的大小（具體看題意）什麼是滑動視窗？
其實就是乙個佇列,比如例題中的 abcabcbb，進入這個佇列（視窗）為 abc 滿足題目要求，當再進入 a，佇列變成了 abca，這時候不滿足要求。所以，我們要移動這個佇列！
如何移動？
我們只要把佇列的左邊的元素移出就行了，直到滿足題目要求！
一直維持這樣的佇列，找出佇列出現最長的長度時候，求出解！
時間複雜度：o(n)
遍歷，遞迴（注意出口條件），可以輕易寫出完整的回溯演算法。
根據回溯法框架解題
def backtrack(路徑, 選擇列表):
if 滿足結束條件:
result.add(路徑)
return
for 選擇 in 選擇列表:
做選擇backtrack(路徑, 選擇列表)
撤銷選擇
找出之間的關係，理清區域性與整體的關係，
（1）狀態
理解狀態的定義的由來、會列出狀態轉移方程；
「狀態轉移方程」是原始問題的不同規模的子問題的聯絡。即大問題的最優解如何由小問題的最優解得到。
（2）思考狀態轉移方程
歸納「狀態轉移方程」是乙個很靈活的事情，通常是具體問題具體分析；
「動態規劃」方法依然是「空間換時間」思想的體現，常見的解決問題的過程很像在「填表」
（3）思考初始化
初始化是非常重要的，一步錯，步步錯。初始化狀態一定要設定對，才可能得到正確的結果。
（4）思考輸出
可能最後乙個狀態，也可能是綜合之前所有計算過的狀態。
（5）思考優化空間
貪心演算法（又稱貪婪演算法）是指，在對問題求解時，
總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，
不從整體最優上加以考慮，演算法得到的是在某種意義上的區域性最優解。
通過區域性最優解得到全域性最優解。
...
快慢指標，鍊錶操作...bfs
dfs回溯
總結 題解（2）
實際上，我乙個大周總結的東西並不多，這個大周的刷題量還算可以，大部分就在鞏固以前的知識，bfs和dfs也破天荒地地懂了一些 我也搞不懂我是怎麼聽懂的 dp就比較蒙蔽了 我也不知道為什麼，dp一直是很蒙蔽，dfs和bfs也不是很熟，所以，我接著寫某些題的題解，我還想說的是，千萬不能手賤 讀入a，b，c...
SQL題解總結
1.按排名取奇數 解題思路 判斷是否是奇數的依據 一組n個資料 a 中的某乙個數，a組資料中有m個數大於等於這個數，排序後則這個數的序號是m 題目要取排名為奇數的資料，字母排序規律是a b c.但是ascii碼實際上a答案 select e1.first name from employees e1...
演算法題解答
乙個二叉樹有2016個節點，最多有n個節點有2個子節點，求n並給出求導過程 給出一組一維座標如 ai,bi double型 程式設計算出覆蓋的長度，如 3,4 7,9 覆蓋長度為4 3 9 7 3 已知乙個一維陣列a,程式設計找出a i a i 1 a i 2 並計算時間複雜度 程式設計輸出任意正整...