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online-books · Mar 17, 2021 · ef1d252 · ef1d252
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diff --git a/动态规划系列/动态规划之KMP字符匹配算法.md b/动态规划系列/动态规划之KMP字符匹配算法.md
@@ -11,8 +11,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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+  * [特殊数据结构：单调栈](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -423,7 +423,7 @@ KMP 算法也就是动态规划那点事，我们的公众号文章目录有一
 
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diff --git a/动态规划系列/动态规划之博弈问题.md b/动态规划系列/动态规划之博弈问题.md
@@ -11,16 +11,16 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
 [877.石子游戏](https://leetcode-cn.com/problems/stone-game)
 
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-上一篇文章 [几道智力题](https://labuladong.gitbook.io/algo) 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
+上一篇文章 [几道智力题](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
 
 博弈类问题的套路都差不多，下文参考 [这个 YouTube 视频](https://www.youtube.com/watch?v=WxpIHvsu1RI) 的思路讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再问你什么俩海盗分宝石，俩人拿硬币的问题，你就告诉别人：我懒得想，直接给你写个算法算一下得了。
 
@@ -207,7 +207,7 @@ int stoneGame(int[] piles) {
 
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diff --git a/动态规划系列/动态规划之四键键盘.md b/动态规划系列/动态规划之四键键盘.md
@@ -11,8 +11,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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+  * [动态规划解题套路框架](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
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@@ -192,7 +192,7 @@ def dp(n, a_num, copy):
 
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diff --git a/动态规划系列/动态规划之正则表达.md b/动态规划系列/动态规划之正则表达.md
@@ -10,8 +10,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -287,7 +287,7 @@ bool dp(string& s, int i, string& p, int j) {
 
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diff --git a/动态规划系列/动态规划设计：最长递增子序列.md b/动态规划系列/动态规划设计：最长递增子序列.md
@@ -10,16 +10,16 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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+  * [一文学会递归解题](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
 [300.最长上升子序列](https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence)
 
 **-----------**
 
-也许有读者看了前文 [动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)，学会了动态规划的套路：找到了问题的「状态」，明确了 `dp` 数组/函数的含义，定义了 base case；但是不知道如何确定「选择」，也就是不到状态转移的关系，依然写不出动态规划解法，怎么办？
+也许有读者看了前文 [动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)，学会了动态规划的套路：找到了问题的「状态」，明确了 `dp` 数组/函数的含义，定义了 base case；但是不知道如何确定「选择」，也就是不到状态转移的关系，依然写不出动态规划解法，怎么办？
 
 不要担心，动态规划的难点本来就在于寻找正确的状态转移方程，本文就借助经典的「最长递增子序列问题」来讲一讲设计动态规划的通用技巧：**数学归纳思想**。
 
@@ -43,7 +43,7 @@
 
 **我们的定义是这样的：`dp[i]` 表示以 `nums[i]` 这个数结尾的最长递增子序列的长度。**
 
-PS：为什么这样定义呢？这是解决子序列问题的一个套路，后文[动态规划之子序列问题解题模板](https://labuladong.gitbook.io/algo) 总结了几种常见套路。你读完本章所有的动态规划问题，就会发现 `dp` 数组的定义方法也就那几种。
+PS：为什么这样定义呢？这是解决子序列问题的一个套路，后文[动态规划之子序列问题解题模板](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 总结了几种常见套路。你读完本章所有的动态规划问题，就会发现 `dp` 数组的定义方法也就那几种。
 
 根据这个定义，我们就可以推出 base case：`dp[i]` 初始值为 1，因为以 `nums[i]` 结尾的最长递增子序列起码要包含它自己。
 
@@ -164,7 +164,7 @@ public int lengthOfLIS(int[] nums) {
 
 我们只要把处理扑克牌的过程编程写出来即可。每次处理一张扑克牌不是要找一个合适的牌堆顶来放吗，牌堆顶的牌不是**有序**吗，这就能用到二分查找了：用二分查找来搜索当前牌应放置的位置。
 
-PS：旧文[二分查找算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)详细介绍了二分查找的细节及变体，这里就完美应用上了，如果没读过强烈建议阅读。
+PS：旧文[二分查找算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)详细介绍了二分查找的细节及变体，这里就完美应用上了，如果没读过强烈建议阅读。
 
 ```java
 public int lengthOfLIS(int[] nums) {
@@ -207,7 +207,7 @@ public int lengthOfLIS(int[] nums) {
 
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diff --git a/动态规划系列/动态规划详解进阶.md b/动态规划系列/动态规划详解进阶.md
@@ -11,8 +11,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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+  * [Git/SQL/正则表达式的在线练习平台](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -216,7 +216,7 @@ int coinChange(int[] coins, int amount);
 
 回到凑零钱问题，为什么说它符合最优子结构呢？比如你想求 `amount = 11` 时的最少硬币数（原问题），如果你知道凑出 `amount = 10` 的最少硬币数（子问题），你只需要把子问题的答案加一（再选一枚面值为 1 的硬币）就是原问题的答案。因为硬币的数量是没有限制的，所以子问题之间没有相互制，是互相独立的。
 
-PS：关于最优子结构的问题，后文[动态规划答疑篇](https://labuladong.gitbook.io/algo) 还会再举例探讨。
+PS：关于最优子结构的问题，后文[动态规划答疑篇](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 还会再举例探讨。
 
 那么，既然知道了这是个动态规划问题，就要思考**如何列出正确的状态转移方程**？
 
@@ -360,7 +360,7 @@ PS：为啥 `dp` 数组初始化为 `amount + 1` 呢，因为凑成 `amount` 金
 
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diff --git a/动态规划系列/团灭股票问题.md b/动态规划系列/团灭股票问题.md
@@ -11,8 +11,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -420,7 +420,7 @@ int maxProfit_k_any(int max_k, int[] prices) {
 
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diff --git a/动态规划系列/子序列问题模板.md b/动态规划系列/子序列问题模板.md
@@ -12,8 +12,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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@@ -166,7 +166,7 @@ int longestPalindromeSubseq(string s) {
 
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diff --git a/动态规划系列/抢房子.md b/动态规划系列/抢房子.md
@@ -10,7 +10,7 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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@@ -250,7 +250,7 @@ int[] dp(TreeNode root) {
 
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diff --git a/动态规划系列/最优子结构.md b/动态规划系列/最优子结构.md
@@ -12,8 +12,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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 **-----------**
 
@@ -54,7 +54,7 @@ return result;
 
 当然，上面这个例子太简单了，不过请读者回顾一下，我们做动态规划问题，是不是一直在求各种最值，本质跟我们举的例子没啥区别，无非需要处理一下重叠子问题。
 
-前文不[同定义不同解法](https://labuladong.gitbook.io/algo) 和 [高楼扔鸡蛋进阶](https://labuladong.gitbook.io/algo) 就展示了如何改造问题，不同的最优子结构，可能导致不同的解法和效率。
+前文不[同定义不同解法](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 和 [高楼扔鸡蛋进阶](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 就展示了如何改造问题，不同的最优子结构，可能导致不同的解法和效率。
 
 再举个常见但也十分简单的例子，求一棵二叉树的最大值，不难吧（简单起见，假设节点中的值都是非负数）：
 
@@ -149,7 +149,7 @@ for (int i = 1; i < m; i++)
 
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@@ -11,8 +11,8 @@
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@@ -139,7 +139,7 @@ else:
 
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diff --git a/动态规划系列/编辑距离.md b/动态规划系列/编辑距离.md
@@ -11,8 +11,8 @@
 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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@@ -283,7 +283,7 @@ class Node {
 
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diff --git a/动态规划系列/贪心算法之区间调度问题.md b/动态规划系列/贪心算法之区间调度问题.md
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@@ -150,7 +150,7 @@ int findMinArrowShots(int[][] intvs) {
 
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