關於字符串的匹配問題;主字符串1 —> str1 = "xxxxI write themxxxxxxxx I write them here shows what I have been learning." ;
字符串2 —> str2= "I write them here shows what I have been learning.";
若字符串1包含字符串2,則返回開始出現的位置;否則返回-1;
參考來源：https://blog.csdn.net/MrTumnus/article/details/121679134
一個簡單的0-1背包問題；規定背包的最大容量是4公斤；並且放入背包的物品不能重複，怎麼樣讓背包的物品價值量最大化？
| 物品 | 重量 | 價值 |
| 吉他(G) | 1 | 1500 |
| 音響(S) | 4 | 3000 |
| 筆記型電腦(L) | 3 | 2000 |
動態規劃算法的思想也是將復雜問題規劃分解為小問題，但是和分治算法不同的地方是，
動態規劃算法分解得到的子問題有遞進關係；子問題的最優解會成為最終的解；
可以這麼看；分解得到的子問題的求解是建立在上一個階段子問題的求解基礎上；這些子問題不是相互獨立的。
分治法
非遞迴式二分搜尋
深度優先搜尋(DFS: Depth-First Search)：
* 深度優先遍歷，從初始訪問點出發，初始訪問點可能有多個鄰接結點，
* 深度優先的遍歷的策略是首先訪問第一個鄰接點，
* 然後再以這個被訪問的鄰接結點作為初始訪問結點，
* 訪問它的第一個鄰接結點，
* 即每一次訪問完當前節點都會首先訪問當前節點的第一個鄰節點。類似迷宮回溯算法。
* 深度是盡可能找下一層的結點 廣度優先搜尋(Breadth-First Search)：
* 廣度是盡可能的找同一層的結點AVL樹的原理與BST原理大致相同，主要目的是讓樹的左右子樹達到平衡；
兩邊的高度差不超過1(平衡)，即為AVL樹。
平衡左右子樹的時機，在新增結點後，需檢查樹是否平衡，
不平衡，即進行左旋轉或右旋轉。
int[] array = {7,3,10,5,9,12,6,8,15,13,28};資料結構 Huffman樹：
1、介紹
（1) 給定n 個權值作為n 個葉子結點，構造一棵二叉樹，若該樹的帶權路徑長度(wpl)達到最小，稱這樣的二叉樹為最優二叉樹，也稱為哈夫曼樹(Huffman Tree), 還有的書翻譯為霍夫曼樹。
（2) 赫夫曼樹是帶權路徑長度最短的樹，權值較大的結點離根較近
2、重要概念和舉例說明
（1) 路徑和路徑長度：在一棵樹中，從一個結點往下可以達到的孩子或孫子結點之間的通路，稱為路徑。通路
中分支的數目稱為路徑長度。若規定根結點的層數為1，則從根結點到第L 層結點的路徑長度為L-1
（2) 結點的權及帶權路徑長度：若將樹中結點賦給一個有著某種含義的數值，則這個數值稱為該結點的權。結點的帶權路徑長度為：從根結點到該結點之間的路徑長度與該結點的權的乘積
（3) 樹的帶權路徑長度：樹的帶權路徑長度規定為所有葉子結點的帶權路徑長度之和，記為WPL(weighted path length) ,權值越大的結點離根結點越近的二叉樹才是最優二叉樹。
