算法思想：
- 枚举：列出所有的点进行处理。-开始前可以先排除不可能的点。
- 递归：函数调用自身。-每次处理的方式一样，只是数据不一样，可以用递归。
- 二分法：每一次比较，将原来的数据缩小一半，然后重复，直到找到数据或查找失败。
- 分治：将问题分解成几个小问题，分别解决，再将结果合并。
- 动态规划：保存计算后的状态，下次计算的时候使用，不用重新计算。
- 深度优先搜索：一直往下找
- 广度优先搜索：先找附近的
- 贪心算法：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。
- 回溯法:像枚举的一样搜索，搜索过程中尝试寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。
详解：
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枚举
逐个处理
应用：冒泡排序、插入排序、选择排序
枚举 递归
应用： 快速排序、归并排序
// 阶乘
function factorial(n) {
if (n == 1) {return 1;}
return n * factorial(n-1);
}
factorial(4); // 24
调用函数时，自身还未结束就去调用另一个函数时，会将自身状态保存到系统栈中，直到最后一次调用结束，然后出栈。
递归
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二分法
数据得是有序的
应用：快速排序、二分查找、
二分查找 分治
问题：有8枚硬币，其中有一个是假的，假的比真的轻。现在给你一个天平秤，如何用最少的次数找出假币？
答：3次。拆分成两半，第一次 4 = 4 。第二次2 = 2。第三次 1 = 1
应用：快速排序、归并排序、桶排序-
动态规划
建模思路：- 最优子结构：原问题分解成小问题
- 状态：将小问题的结果保存起来
- 状态转换：根据已知结果推出未知
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深度优先搜索
用栈辅助实现
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广度优先搜索
用队列辅助实现
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动态规划
问题：从A到C费用最少路径？
解： 从A中出发，2是当前最好的选择，所以A > B > C
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回溯法
