经典算法思想总结（含LeetCode题目推荐）
贪心算法
算法思想
贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。
一般解题步骤
- 将问题分解为若干个子问题
- 找出适合的贪心策略
- 求解每一个子问题的最优解
- 将局部最优解堆叠成全局最优解
LeetCode
455.分发饼干：https://leetcode.cn/problems/assign-cookies/
121.买卖股票的最佳时机：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
122.买卖股票的最佳时机 II：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/
55.跳跃游戏：https://leetcode.cn/problems/jump-game/
45.跳跃游戏 II：https://leetcode.cn/problems/jump-game-ii/
动态规划
算法思想
动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的。
经典题目：01 背包、完全背包
一般解题步骤
- 确定 dp 数组（dp table）以及下标的含义
- 确定递推公式
- dp 数组如何初始化
- 确定遍历顺序
- 举例推导 dp 数组
LeetCode
509.斐波那契数：https://leetcode.cn/problems/fibonacci-number/
746.使用最小花费爬楼梯：https://leetcode.cn/problems/min-cost-climbing-stairs/
416.分割等和子集：https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum/
518.零钱兑换：https://leetcode.cn/problems/coin-change-ii/
647.回文子串：https://leetcode.cn/problems/palindromic-substrings/
516.最长回文子序列：https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-subsequence/
回溯算法
算法思想
回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条
件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。其本质就是穷举。
经典题目：8 皇后
一般解题步骤
- 针对所给问题，定义问题的解空间，它至少包含问题的一个（最优）解。
- 确定易于搜索的解空间结构,使得能用回溯法方便地搜索整个解空间 。
- 以深度优先的方式搜索解空间，并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。
leetcode
77.组合：https://leetcode.cn/problems/combinations/
39.组合总和：https://leetcode.cn/problems/combination-sum/
40.组合总和 II：https://leetcode.cn/problems/combination-sum-ii/
78.子集：https://leetcode.cn/problems/subsets/
90.子集 II：https://leetcode.cn/problems/subsets-ii/
51.N 皇后：https://leetcode.cn/problems/n-queens/
分治算法
算法思想
将一个规模为 N 的问题分解为 K 个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原问题的解。
经典题目：二分查找、汉诺塔问题
一般解题步骤
- 将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题；
- 若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题
- 将各个子问题的解合并为原问题的解。
LeetCode
108.将有序数组转换成二叉搜索数：https://leetcode.cn/problems/convert-sorted-array-to-binary-search-tree/
148.排序列表：https://leetcode.cn/problems/sort-list/
23.合并 k 个升序链表：https://leetcode.cn/problems/merge-k-sorted-lists/