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动态规划问题一直是大厂面试时最频繁出现的算法题，主要原因在于此类问题灵活度高，思维难度大，没有很明显的套路做法。也正是因为这个原因，我们将持续更新此回答来尝试破解面试中所涉及的动态规划问题。首先我们主要了解动态规划是什么，动态规划问题应该如何思考？一共分成三个部分，具体内容框架如下所示：一、宝石挑选
首先计算模式字符串的散列函数,如果找到一个和模式字符串散列值相同的子字符串,那么继续验证两者是否匹配.这个过程等价于将模式保存在一个散列表中,然后在文本中的所有子字符串查找.但不需要为散列表预留任何空间,因为它只有一个元素.基本思想长度为M的字符串对应着一个R进制的M位数,为了用一张大小为Q的散列表
缓存访问的过程如下：（1）应用访问缓存，假如数据存在，则直接返回数据（2）数据在redis不存在，则去访问数据库，数据库查询到了直接返回应用，同时把结果写回redis（3）数据在redis不存在，数据库也不存在，返回空，一般来说空值是不会写入redis的，如果反复请求同一条数据，那么则会发生缓存穿透
前言深度优先遍历（DepthFirstSearch,简称DFS）与广度优先遍历（BreathFirstSearch）是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路（走迷宫），搜索引擎，爬虫等，也频繁出现在leetcode，高频面试题中。本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历，广度优先遍历
转的一个超级有意思，好懂的并查集解释，膜拜大神~~找了好久都没找到原帖大多都是转的，后来在某评论下看到原帖链接啦 点这里哦故事读完，并查集就会了~~~~~江湖上散落着各式各样的大侠，有上千个之多。他们没有什么正当职业，整天背着剑在外面走来走去，碰到和自己不是一路人的，就免不了要打一架。但大侠们有一个