//动态规划---------------------------------------------------------------------------
- セパレーター法の順列と組み合わせ、追加の動的計画法を使用することができます。
- 1次元の再帰的動的計画法では、時間計算量の最適化が必要です。
- 株式ステータス配列の定義、収入を保持している場合と保持していない場合の関係、および状態遷移方程式の定義。
- バイナリ関連の動的計画法（もちろん、この問題は激しく解決することもできます）。
- どの状態に応じて状態遷移方程式を書くかによる動的計画法における、状態遷移の最もよく理解されている例は非常に重要です。
- ベルマンフォードアルゴリズムアプリケーション（ダイクストラアルゴリズムと比較）。
- クラス0/1ナップサック問題、識別と変換を学ぶ（dp配列を逆方向に解く原理：段階的に埋める）。
- ナップザックのような問題の場合、認識の鍵は、最初に数学的関係を使用して、対応するナップザックの塗りつぶしパターンに変換することです。
- 双方は同時に最適解の動的計画問題を考慮し、空間最適化の本質を理解します。
- 完全にナップサック問題。--------完全なナップサック問題には2つのケースがあります。組み合わせの数と順列の数を見つける方法です。（組み合わせの数）（順列の数）
- 区間和と動的計画法。
- 単調スタックの使用;（連続する1と単調スタックの使用の合計）。
- 連続する1の合計（長方形の数を数える）。
- 組み合わせナップサック問題。
- 最長のフィボナッチ数列の長さを解き、2次元配列を1次元にハッシュする方法を学びます。
//图论---------------------------------------------------------------------------
- BツリーがAツリーの下部構造であることを確認します。
- 指定したツリーノードを削除し、フォレストに戻ります。。
このメソッドは、unordered_setの.count（para）を使用して、要素がセットに含まれているかどうかを確認することに注意してください。