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太懶，直接來個連結吧： dp規劃學習 個人心得： 1.自頂向下，從第一個數統計之後的最大子序列;         2.自頂向下，問題重疊嚴重，冗餘太多;採用自底向上;從最後一個資料開始處理，演算法更高效; #include <iostream>#include<vector>using namespace std;vector<int> num;int n;int D(){int max

分水嶺演算法可以將映像中的邊緣轉化成“山脈”，將均勻地區轉化為“山穀”。首先，計算灰階映像的梯度，然後開始從使用者指定點（或演算法得到的點） 開始持續“灌注”盆地直到這些地區連在一起。基於這樣產生的標記就可以吧地區合并在一起，合并後的地區又通過聚集的方式進行分割，好像映像被“填充”起來一樣。通過這種方式，與指示點相連的盆地就為指示點“所擁有”。最終我們把映像分割成相應的標記地區。 例1：

//廣度優先搜尋求最短路徑問題,處理以下問題： //題目：給定一個數組，裡面全是正整數。數字大小表示這一步最多可以向後移動幾個節點。總 //是從數組第一個元素開始移動。問如何移動，可以以最少步數移動到最後一個節點。 //例如：[3, 4, 2, 1, 3, 1]初始狀態指向3表示下一步可以移動1格，或者2格，或者3格。 //最優的方式是指向3的時候移動一步，第二次選擇移動4步，一共只需要兩步即可移動到數組尾。 // //輸入：3, 4, 2, 1, 3, 1

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