大更新:开头添加对应的力扣题目

README.md

@@ -37,7 +37,7 @@ English version repo and Gitbook is on [english branch](https://github.com/labul
 
 Gitbook 地址：https://labuladong.gitbook.io/algo/
 
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 <p align='center'>
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动态规划系列/README.md

@@ -8,6 +8,6 @@
 
 这就是思维模式的框架，**本章都会按照以上的模式来解决问题，辅助读者养成这种模式思维**，有了方向遇到问题就不会抓瞎，足以解决一般的动态规划问题。
 
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动态规划系列/动态规划之KMP字符匹配算法.md

@@ -1,5 +1,25 @@
 # 动态规划之KMP字符匹配算法
 
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+<p align='center'>
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+</p>
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+相关推荐：
+  * [经典动态规划：最长公共子序列](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [特殊数据结构：单调栈](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+
+读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
+
+[28.实现 strStr()](https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr)
+
+**-----------**
+
 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt 算法）是一个著名的字符串匹配算法，效率很高，但是确实有点复杂。
 
 很多读者抱怨 KMP 算法无法理解，这很正常，想到大学教材上关于 KMP 算法的讲解，也不知道有多少未来的 Knuth、Morris、Pratt 被提前劝退了。有一些优秀的同学通过手推 KMP 算法的过程来辅助理解该算法，这是一种办法，不过本文要从逻辑层面帮助读者理解算法的原理。十行代码之间，KMP 灰飞烟灭。
@@ -37,7 +57,7 @@ int search(String pat, String txt) {
 }
 ```
 
-对于暴力算法，如果出现不匹配字符，同时回退 `txt` 和 `pat` 的指针，嵌套 for 循环，时间复杂度 $O(MN)$，空间复杂度$O(1)$。最主要的问题是，如果字符串中重复的字符比较多，该算法就显得很蠢。
+对于暴力算法，如果出现不匹配字符，同时回退 `txt` 和 `pat` 的指针，嵌套 for 循环，时间复杂度 `O(MN)`，空间复杂度`O(1)`。最主要的问题是，如果字符串中重复的字符比较多，该算法就显得很蠢。
 
 比如 txt = "aaacaaab" pat = "aaab"：
 
@@ -399,12 +419,14 @@ public class KMP {
 
 KMP 算法也就是动态规划那点事，我们的公众号文章目录有一系列专门讲动态规划的，而且都是按照一套框架来的，无非就是描述问题逻辑，明确 `dp` 数组含义，定义 base case 这点破事。希望这篇文章能让大家对动态规划有更深的理解。
 
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-[上一篇：贪心算法之区间调度问题](../动态规划系列/贪心算法之区间调度问题.md)
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-[下一篇：团灭 LeetCode 股票买卖问题](../动态规划系列/团灭股票问题.md)
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-[目录](../README.md#目录)
+<p align='center'>
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+</p>

动态规划系列/动态规划之博弈问题.md

@@ -1,6 +1,26 @@
 # 动态规划之博弈问题
 
-上一篇文章 [几道智力题](../高频面试系列/一行代码解决的智力题.md) 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
+
+<p align='center'>
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+</p>
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+相关推荐：
+  * [40张图解：TCP三次握手和四次挥手面试题](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [如何计算完全二叉树的节点数](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+
+读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
+
+[877.石子游戏](https://leetcode-cn.com/problems/stone-game)
+
+**-----------**
+
+上一篇文章 [几道智力题](https://labuladong.gitbook.io/algo) 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
 
 博弈类问题的套路都差不多，下文举例讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再问你什么俩海盗分宝石，俩人拿硬币的问题，你就告诉别人：我懒得想，直接给你写个算法算一下得了。
 
@@ -43,7 +63,7 @@ dp[0][1].fir = 9 意味着：面对石头堆 [3, 9]，先手最终能够获得 9
 dp[1][3].sec = 2 意味着：面对石头堆 [9, 1, 2]，后手最终能够获得 2 分。
 ```
 
-我们想求的答案是先手和后手最终分数之差，按照这个定义也就是 $dp[0][n-1].fir - dp[0][n-1].sec$，即面对整个 piles，先手的最优得分和后手的最优得分之差。
+我们想求的答案是先手和后手最终分数之差，按照这个定义也就是 `dp[0][n-1].fir - dp[0][n-1].sec`，即面对整个 piles，先手的最优得分和后手的最优得分之差。
 
 ### 二、状态转移方程
 
@@ -183,41 +203,14 @@ int stoneGame(int[] piles) {
 
 希望本文对你有帮助。
 
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-[Hanmin](https://github.com/Miraclemin/) 提供 Python3 代码:
 
-```python
-def stoneGame(self, piles:List[int]) -> int:
-    n = len(piles)
-    ##初始化dp数组，用三维数组表示
-    dp = [[[0,0] for _ in range(0,n)] for _ in range(n)]
-    ##填入base case
-    for i in range(0,n):
-        dp[i][i][0] = piles[i]
-        dp[i][i][1] = 0
-    ##斜着遍历数组
-    for l in range(2,n+1):
-        for i in range(0,n-l+1):
-            j = l + i - 1
-            ##先手选择最左边或者最右边的分数
-            left = piles[i] + dp[i+1][j][1]
-            right = piles[j] + dp[i][j-1][1]
-            ##套用状态转移方程
-            if left > right:
-                dp[i][j][0] = left
-                dp[i][j][1] = dp[i+1][j][0]
-            else:
-                dp[i][j][0] = right
-                dp[i][j][1] = dp[i][j-1][0]
-    res = dp[0][n-1]
-    return res[0] - res[1]
-```
+**＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿**
 
-[上一篇：动态规划之子序列问题解题模板](../动态规划系列/子序列问题模板.md)
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+<p align='center'>
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+</p>

动态规划系列/动态规划之四键键盘.md

@@ -1,5 +1,27 @@
 # 动态规划之四键键盘
 
+
+<p align='center'>
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+</p>
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+  * [如何高效寻找素数](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+  * [动态规划解题套路框架](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+
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+
+[651.四键键盘](https://leetcode-cn.com/problems/4-keys-keyboard)
+
+**-----------**
+
+PS：现在这到题好想变成会员题目了？我当时做的时候还是免费的。
+
 四键键盘问题很有意思，而且可以明显感受到：对 dp 数组的不同定义需要完全不同的逻辑，从而产生完全不同的解法。
 
 首先看一下题目：
@@ -168,13 +190,12 @@ def dp(n, a_num, copy):
 
 根据这个事实，我们重新定义了状态，重新寻找了状态转移，从逻辑上减少了无效的子问题个数，从而提高了算法的效率。
 
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-[上一篇：团灭 LeetCode 打家劫舍问题](../动态规划系列/抢房子.md)
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-[下一篇：动态规划之正则表达](../动态规划系列/动态规划之正则表达.md)
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