字典树 + DFS 使用字典树来存储要查找的单词，字典树的节点中记录单词的搜索路径。 DFS每层把字典树节点传入，就只用在当前节点检查相邻单元格是否在字典树节点的子节点中。

利用位运算来找不同。 一个数两次异或同一个数就是其本身，所以用一个0分别和 s 和 t 中每一位异或，得到的结果就是新增加的值。

动态规划+空间优化 状态转移方程： dp[i][j] = triangle[i][j] + min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1]) 应该记录一个二维数组dp，来维护每个位置的最小路径。但是由于是三角形结构，dp[i][j] 只跟 dp[i-1][j-1] 和 dp[i-1][j] 有关，使用一个一维数组来记录dp，倒序遍历，则计算i 行的 dp[j] 时，dp[j-1] 和

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394type LRUCache struct

动态规划 考虑当前房屋偷还是不偷。同时当前房屋的状态只与前一间房屋有关，所以可以用滚动数组进行空间优化。 时间复杂度：O(N)空间复杂度：O(1)

leetcode 时间复杂度： O(n)空间复杂度： O(n)

动态规划 dp[i][j] 用来记录从i到j位置的字符串的最大回文子序列长度。 dp[i][i] 都为1。 状态转移时考虑最左和最右元素是否相等，相等则转移至 dp[i+1][j-1] ，否则考虑 dp[i+1][j] 和 dp[i][j-1] 的较大者 。 注意遍历时，i从右边开始，可以保证每个子问题都计算过了。 时间复杂度：O(N^2)空间复杂度：O(N^2)

自动机 时间复杂度：O(N)空间复杂度：O(1)

leetcode 承载能力的范围：[最大包裹重量，包裹总重量] 承载能力范围中二分查找，找到让运输天数和需求天数相等的最小承载能力。运输天数小于需求天数时，承载能力可以再减小，反正则应该增大。 每天包裹重量大于承载能力时需等到第二天继续运输。

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162func shortestPathBinaryMatrix(grid [][]int) int { n := len(grid) if grid[0][0]