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圖論+DP: 字串轉換的最小成本 Min Cost to Convert String I_Leetcode #2976
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由有業界實戰經驗的演算法工程師，
手把手教你建立解題的框架，
一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。
著重在讓讀者啟發思考、理解演算法，熟悉常見的演算法模板。
深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義，融會貫通演算法與資料結構的應用。
在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法，或者同一招解不同的題目，擴展廣度，並加深印象。
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近期的「貼文發佈流程 & 版型大更新」功能大家使用了嗎？
新版式整體視覺上「更加凸顯圖片」，為了搭配這次的更新，我們推出首次貼文策展 ❤️
使用貼文功能並完成這次的指定任務，還有機會獲得富士即可拍，讓你的美好回憶都可以用即可拍珍藏！
上篇進一步認識基本的圖形架構與三大 Graph 算法，那首先從 shortest path 開始，我們會陸續去理解這些算法，以及可能的應用，如果還沒有看過上一篇的，可以點以下連結～那我們就開始吧！
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圖形演算法在資料處理上扮演重要角色。本文介紹圖形的歷史、定義、技術用途，以及為什麼我們要關心圖形演算法。文末還提及圖形演算法在機器學習領域的應用。下次將介紹更詳細的圖形演算法內容。
因最近看到又有人討論起推背圖後，我不禁回想去過去台灣這邊也是拿推背圖來說誰當選。
所以整理一下過去對於推背圖的一些瞭解，重新解剖一下解讀的走向。
首先要先弄清楚推背圖的規律，我整頓完思緒後基本上可以歸納幾點。
１．此預言是描述［中國大陸的最大勢力］，所以如今的現在，描述的只會是［中共國］，而非［中華
-> 這篇在說什麼
這篇文章提供一個科目圖的視角來分析科系，每個學生可以依照自己喜歡的工作，來反推出需要學習的科目，進而反推出選這科系的成本效益值
此篇也會leverage這科目圖工具去解除一些大家的誤解/盲點
出路廣的科系就是好科系? 是否有盲點? 出路廣的科系還有分類?
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如何判斷?
平常有些細節都會被我們省略，想想看：
你穿襪子，是先穿左腳還是右腳？
你刷牙，是先刷左邊還是右邊？
你上完大號，是先拿衛生紙擦屁股，還是先沖馬桶？
撲克牌裡，哪一張人頭是獨眼？
蒙娜麗莎的微笑，是左手壓在右手上，還是右手壓在左手上？...
-追蹤、訂閱《郝廣才日日談》來閱讀全文，每天為你說一個故事。
資料結構中，圖是很重要的一個單元，其中有幾個內容是我個人蠻喜歡的，因為可以應用在不同的領域，例如：如何去走遍整個圖 (Graph traversal)。
最近接觸一位熱愛八九十年代流行歌曲的小學生，他在言談間也不時哼起一兩句，使我不期然想起小時候的自己。
香江小故事
「I, I, I was born in Beijing，不知命運是誰定。」黎天
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