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problems/周总结/20210128动规周末总结.md
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@@ -2,7 +2,7 @@
## 周一
[动态规划：目标和！](https://mp.weixin.qq.com/s/2pWmaohX75gwxvBENS-NCw)要求在数列之间加入+ 或者 -，使其和为S。
[动态规划：目标和！](https://programmercarl.com/0494.目标和.html)要求在数列之间加入+ 或者 -，使其和为S。
所有数的总和为sum，假设加法的总和为x，那么可以推出x = (S + sum) / 2。
@@ -39,7 +39,7 @@ dp数组状态变化如下：
## 周二
这道题目[动态规划：一和零！](https://mp.weixin.qq.com/s/x-u3Dsp76DlYqtCe0xEKJw)算有点难度。
这道题目[动态规划：一和零！](https://programmercarl.com/0474.一和零.html)算有点难度。
**不少同学都以为是多重背包，其实这是一道标准的01背包**。
@@ -78,7 +78,7 @@ dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
此时01背包我们就讲完了，正式开始完全背包。
在[动态规划：关于完全背包，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/akwyxlJ4TLvKcw26KB9uJw)中我们讲解了完全背包的理论基础。
在[动态规划：关于完全背包，你该了解这些！](https://programmercarl.com/背包问题理论基础完全背包.html)中我们讲解了完全背包的理论基础。
其实完全背包和01背包区别就是完全背包的物品是无限数量。
@@ -100,7 +100,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
**那么为什么要先遍历物品，在遍历背包呢？** （灵魂拷问）
其实对于纯完全背包，先遍历物品，再遍历背包 与 先遍历背包，再遍历物品都是可以的。我在文中[动态规划：关于完全背包，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/akwyxlJ4TLvKcw26KB9uJw)也给出了详细的解释。
其实对于纯完全背包，先遍历物品，再遍历背包 与 先遍历背包，再遍历物品都是可以的。我在文中[动态规划：关于完全背包，你该了解这些！](https://programmercarl.com/背包问题理论基础完全背包.html)也给出了详细的解释。
这个细节是很多同学忽略掉的点，其实也不算细节了，**相信不少同学在写背包的时候，两层for循环的先后循序搞不清楚，靠感觉来的**。
@@ -110,7 +110,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
## 周四
在[动态规划：给你一些零钱，你要怎么凑？](https://mp.weixin.qq.com/s/PlowDsI4WMBOzf3q80AksQ)中就是给你一堆零钱（零钱个数无限），为凑成amount的组合数有几种。
在[动态规划：给你一些零钱，你要怎么凑？](https://programmercarl.com/0518.零钱兑换II.html)中就是给你一堆零钱（零钱个数无限），为凑成amount的组合数有几种。
**注意这里组合数和排列数的区别！**
@@ -134,7 +134,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
其实这是一种错觉，或者说对动规理解的不够深入！
我在动规专题开篇介绍[关于动态规划，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/ocZwfPlCWrJtVGACqFNAag)中就强调了 **递推公式仅仅是 动规五部曲里的一小部分， dp数组的定义、初始化、遍历顺序，哪一点没有搞透的话，即使知道递推公式，遇到稍稍难一点的动规题目立刻会感觉写不出来了**。
我在动规专题开篇介绍[关于动态规划，你该了解这些！](https://programmercarl.com/动态规划理论基础.html)中就强调了 **递推公式仅仅是 动规五部曲里的一小部分， dp数组的定义、初始化、遍历顺序，哪一点没有搞透的话，即使知道递推公式，遇到稍稍难一点的动规题目立刻会感觉写不出来了**。
此时相信大家对动规五部曲也有更深的理解了，同样也验证了Carl之前讲过的：**简单题是用来学习方法论的，而遇到难题才体现出方法论的重要性！**