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动态规划系列
- 动态规划详解进阶.md
算法思维系列
- 滑动窗口技巧进阶.md

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`‎动态规划系列/动态规划详解进阶.md`

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`@@ -27,7 +27,7 @@`
`27`	`27`
`28`	`28`
`29`	`29`
`30`		`-这篇文章是我们公众号半年前一篇 200 多赞赏的成名之作 [动态规划详解](https://mp.weixin.qq.com/s/1V3aHVonWBEXlNUvK3S28w) 的进阶版。由于账号迁移的原因,旧文无法被搜索到,所以我润色了本文,并添加了更多干货内容,希望本文成为解决动态规划的一部「指导方针」。`
	`30`	`+这篇文章是我的公众号多年前一篇 200 多赞赏的成名之作 [动态规划详解](https://mp.weixin.qq.com/s/1V3aHVonWBEXlNUvK3S28w) 的进阶版,我润色了本文,并添加了更多干货内容,希望本文成为解决动态规划的一部「指导方针」。`
`31`	`31`
`32`	`32`	`动态规划问题(Dynamic Programming)应该是很多读者头疼的,不过这类问题也是最具有技巧性,最有意思的。本书使用了整整一个章节专门来写这个算法,动态规划的重要性也可见一斑。`
`33`	`33`

`‎算法思维系列/滑动窗口技巧进阶.md`

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`@@ -83,7 +83,17 @@ while (right < nums.size()) {`
`83`	`83`
`84`	`84`	反观嵌套 for 循环的暴力解法,那个 `j` 会回退,所以某些元素会进入和离开窗口多次,所以时间复杂度就是 `O(N^2)` 了。
`85`	`85`
`86`		`-我在 [算法时空复杂度分析实用指南](https://labuladong.online/algo/essential-technique/complexity-analysis/) 有教大家如何从理论上估算时间空间复杂度,这里就不展开了。`
	`86`	`+我在 [算法时空复杂度分析实用指南](https://labuladong.online/algo/essential-technique/complexity-analysis/) 有具体教大家如何从理论上估算时间空间复杂度,这里就不展开了。`
	`87`	`+`
	`88`	`+:::`
	`89`	`+`
	`90`	+::: info 为啥滑动窗口能在 `O(N)` 的时间穷举子数组?
	`91`	`+`
	`92`	`+这个问题本身就是错误的,滑动窗口并不能穷举出所有子串。要想穷举出所有子串,必须用那个嵌套 for 循环。`
	`93`	`+`
	`94`	`+然而对于某些题目,并不需要穷举所有子串,就能找到题目想要的答案。滑动窗口就是这种场景下的一套算法模板,帮你对穷举过程进行剪枝优化,避免冗余计算。`
	`95`	`+`
	`96`	`+所以在 [算法的本质](https://labuladong.online/algo/essential-technique/algorithm-summary/) 中我把滑动窗口算法归为「如何聪明地穷举」一类。`
`87`	`97`
`88`	`98`	`:::`
`89`	`99`

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