高级算法

递归（Recursion）

递归是函数直接或间接调用自身来分解子问题的技巧，常与分治、回溯结合；理解基线条件与调用栈是正确使用的前提。

Stanford 课程

• 课程 8 | 抽象编程（视频）
• 课程 9 | 抽象编程（视频）
• 课程 10 | 抽象编程（视频）
• 课程 11 | 抽象编程（视频）

何时使用与尾递归

• 什么时候适合使用
• 尾递归会更好么?
  • 什么是尾递归以及为什么它如此糟糕?
  • 尾递归（视频）

通用方法与回溯

• 解决任何递归问题的 5 个简单步骤（视频）

回溯蓝图: Java · Python

动态规划（Dynamic Programming）

在你的面试中或许没有任何动态规划的问题，但能够知道一个题目可以使用动态规划来解决是很重要的。这一部分会有点困难，每个可以用动态规划解决的问题都必须先定义出递推关系，要推导出来可能会有点棘手。我建议先阅读和学习足够多的动态规划的例子，以便对解决 DP 问题的一般模式有个扎实的理解。

视频

• Skiena：CSE373 2020 - 讲座 19 - 动态规划简介（视频）
• Skiena：CSE373 2020 - 讲座 20 - 编辑距离（视频）
• Skiena：CSE373 2020 - 讲座 20 - 编辑距离（续）（视频）
• Skiena：CSE373 2020 - 讲座 21 - 动态规划（视频）
• Skiena：CSE373 2020 - 讲座 22 - 动态规划和复习（视频）
• Simonson：动态规划 0（从 59:18 开始）（视频）
• Simonson：动态规划 I - 第 11 讲（视频）
• Simonson：动态规划 II - 第 12 讲（视频）
• 单独的动态规划问题列表（每个都很短）: 动态规划（视频）

耶鲁课程笔记

• 动态规划

Coursera 课程

• RNA 二级结构问题（视频）
• 动态规划算法（视频）
• DP 算法描述（视频）
• DP 算法的运行时间（视频）
• DP vs 递归实现（视频）
• 全局成对序列排列（视频）
• 本地成对序列排列（视频）