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回文字符串是一类常见的题目，首先我们要区分两个概念：

• 回文子串（palindromic substring），要求某个字符串s的连续的一个子串$s[i…j]$是回文串；
• 回文子序列（palindromic subsequence），不要求连续性，是通过对于字符串进行删减得到的序列，$s[i],s[j],s[k]，j - i >= 1$满足回文性质。

Currently, there are TOO many questions in the leetcode, it is impossible and unnecessary to finish all the questions. Then, how can we select some classic problems?

区间动态规划是很重要的一种动态规划类别，对于这种问题，要仔细分析理解题意，建立从小区间构造大区间的方法。下面我们以几个leetcode上面的题目为例给出分析思路和解析。在所有这些题目中，有一点往往是一样的：我们一般都是对最终的结果建立dp数组，也就是dp中的单个元素往往表示的是给定区间内的最优解，这一点在思考dp问题的时候尤为重要。

最长公共递增子序列(Longest Common Increasing Subsequence, LCIS)是LCS和LIS的结合体，比这两个基本形式都复杂一些。下面我们将以一道GeeksForGeeks上面的题目对这个问题进行解析和求解。

最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence, LIS)属于最基本也是最经典的动态规划问题，下面我们将以一道LeetCode上面的题目对这个问题进行解析和求解。

最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)属于最基本也是最经典的动态规划问题，下面我们将以一道LeetCode上面的题目对这个问题进行解析和求解。

I have used (neo)vim for many years. I think it greatly improved my work efficiency. And I want to share my configure with others to make more people can benefit from the (neo)vim.

As you may have noticed, I use (neo)vim to denote the vim. That is because I have switched to the neovim several months ago. I don’t want to compare which one is better, both of them are very good editors, and many programmers contributed a lot for them. For me, I switch to the neovim for the following reasons:

• I think the neovim will introduce new features more positively, I am willing to try the new functions.
• I think the neovim is more friendly to the developers, I hope I can also contribute to it.
• There are some new features in the neovim, e.g., terminal, asynchronous job, float windows, etc. Although, they are also introduced in the newer vim.

背包问题是动态规划的一种，其主要的分类和解法请参考

模拟退火是一种通用概率算法，常用来在一定时间内寻找在一个很大搜寻空间中的近似最优解。和爬山算法相比，模拟退火算法以一定的概率接受不好的迭代，从而跳出局部最优。

下面我们尝试使用模拟退火算法来解决上篇文章中的几个问题：

爬山算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈信息帮助生成解的决策。

爬山算法一般存在以下问题：

1. 局部最大
2. 高地：也称为平顶，搜索一旦到达高地，就无法确定搜索最佳方向，会产生随机走动，使得搜索效率降低。
3. 山脊：搜索可能会在山脊的两面来回震荡，前进步伐很小。