‘周总结连接替换完成

problems/周总结/20210107动规周末总结.md

@@ -3,7 +3,7 @@
 
 ## 周一
 
-在[关于动态规划，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/ocZwfPlCWrJtVGACqFNAag)中我们讲解了动态规划的基础知识。
+在[关于动态规划，你该了解这些！](https://programmercarl.com/动态规划理论基础.html)中我们讲解了动态规划的基础知识。
 
 首先讲一下动规和贪心的区别，其实大家不用太强调理论上的区别，做做题，就感受出来了。
 
@@ -33,13 +33,13 @@
 
 ## 周二
 
-这道题目[动态规划：斐波那契数](https://mp.weixin.qq.com/s/ko0zLJplF7n_4TysnPOa_w)是当之无愧的动规入门题。
+这道题目[动态规划：斐波那契数](https://programmercarl.com/0509.斐波那契数.html)是当之无愧的动规入门题。
 
 简单题，我们就是用来了解方法论的，用动规五部曲走一遍，题目其实已经把递推公式，和dp数组如何初始化都给我们了。
 
 ## 周三
 
-[动态规划：爬楼梯](https://mp.weixin.qq.com/s/Ohop0jApSII9xxOMiFhGIw) 这道题目其实就是斐波那契数列。
+[动态规划：爬楼梯](https://programmercarl.com/0070.爬楼梯.html) 这道题目其实就是斐波那契数列。
 
 但正常思考过程应该是推导完递推公式之后，发现这是斐波那契，而不是上来就知道这是斐波那契。
 
@@ -98,11 +98,11 @@ public:
 
 这道绝佳的面试题我没有用过，如果录友们有面试别人的需求，就把这个套路拿去吧，哈哈哈。
 
-我在[通过一道面试题目，讲一讲递归算法的时间复杂度！](https://mp.weixin.qq.com/s/I6ZXFbw09NR31F5CJR_geQ)中，以我自己面试别人的真实经历，通过求x的n次方 这么简单的题目，就可以考察候选人对算法性能以及递归的理解深度，录友们可以看看，绝对有收获！
+我在[通过一道面试题目，讲一讲递归算法的时间复杂度！](https://programmercarl.com/前序/通过一道面试题目，讲一讲递归算法的时间复杂度！.html)中，以我自己面试别人的真实经历，通过求x的n次方 这么简单的题目，就可以考察候选人对算法性能以及递归的理解深度，录友们可以看看，绝对有收获！
 
 ## 周四
 
-这道题目[动态规划：使用最小花费爬楼梯](https://mp.weixin.qq.com/s/djZB9gkyLFAKcQcSvKDorA)就是在爬台阶的基础上加了一个花费，
+这道题目[动态规划：使用最小花费爬楼梯](https://programmercarl.com/0746.使用最小花费爬楼梯.html)就是在爬台阶的基础上加了一个花费，
 
 这道题描述也确实有点魔幻。
 

problems/周总结/20210114动规周末总结.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 
 ## 周一
 
-[动态规划：不同路径](https://mp.weixin.qq.com/s/MGgGIt4QCpFMROE9X9he_A)中求从出发点到终点有几种路径，只能向下或者向右移动一步。
+[动态规划：不同路径](https://programmercarl.com/0062.不同路径.html)中求从出发点到终点有几种路径，只能向下或者向右移动一步。
 
 我们提供了三种方法，但重点讲解的还是动规，也是需要重点掌握的。
 
@@ -35,7 +35,7 @@ for (int i = 1; i < m; i++) {
 
 ## 周二
 
-[动态规划：不同路径还不够，要有障碍！](https://mp.weixin.qq.com/s/lhqF0O4le9-wvalptOVOww)相对于[动态规划：不同路径](https://mp.weixin.qq.com/s/MGgGIt4QCpFMROE9X9he_A)添加了障碍。
+[动态规划：不同路径还不够，要有障碍！](https://programmercarl.com/0063.不同路径II.html)相对于[动态规划：不同路径](https://programmercarl.com/0062.不同路径.html)添加了障碍。
 
 dp[i][j]定义依然是：表示从（0 ，0）出发，到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。
 
@@ -78,7 +78,7 @@ for (int i = 1; i < m; i++) {
 
 ## 周三
 
-[动态规划：整数拆分，你要怎么拆？](https://mp.weixin.qq.com/s/cVbyHrsWH_Rfzlj-ESr01A)给出一个整数，问有多少种拆分的方法。
+[动态规划：整数拆分，你要怎么拆？](https://programmercarl.com/0343.整数拆分.html)给出一个整数，问有多少种拆分的方法。
 
 这道题目就有点难度了，题目中dp我也给出了两种方法，但通过两种方法的比较可以看出，对dp数组定义的理解，以及dp数组初始化的重要性。
 
@@ -121,15 +121,15 @@ for (int i = 3; i <= n ; i++) {
 
 **或者也可以理解j是拆分i的第一个整数**。
 
-[动态规划：整数拆分，你要怎么拆？](https://mp.weixin.qq.com/s/cVbyHrsWH_Rfzlj-ESr01A)总结里，我也给出了递推公式dp[i] = max(dp[i], dp[i - j] * dp[j])这种写法。
+[动态规划：整数拆分，你要怎么拆？](https://programmercarl.com/0343.整数拆分.html)总结里，我也给出了递推公式dp[i] = max(dp[i], dp[i - j] * dp[j])这种写法。
 
 对于这种写法，一位录友总结的很好，意思就是：如果递推公式是dp[i-j] * dp[j]，这样就相当于强制把一个数至少拆分成四份。
 
 dp[i-j]至少是两个数的乘积，dp[j]又至少是两个数的乘积，但其实3以下的数，数的本身比任何它的拆分乘积都要大了，所以文章中初始化的时候才要特殊处理。
 
 ## 周四
 
-[动态规划：不同的二叉搜索树](https://mp.weixin.qq.com/s/8VE8pDrGxTf8NEVYBDwONw)给出n个不同的节点求能组成多少个不同二叉搜索树。
+[动态规划：不同的二叉搜索树](https://programmercarl.com/0096.不同的二叉搜索树.html)给出n个不同的节点求能组成多少个不同二叉搜索树。
 
 这道题目还是比较难的，想到用动态规划的方法就很不容易了！
 
@@ -145,7 +145,7 @@ n为5时候的dp数组状态如图：
 
 ## 总结
 
-本周题目已经开始点难度了，特别是[动态规划：不同的二叉搜索树](https://mp.weixin.qq.com/s/8VE8pDrGxTf8NEVYBDwONw)这道题目，明显感觉阅读量很低，可能是因为确实有点难吧。
+本周题目已经开始点难度了，特别是[动态规划：不同的二叉搜索树](https://programmercarl.com/0096.不同的二叉搜索树.html)这道题目，明显感觉阅读量很低，可能是因为确实有点难吧。
 
 我现在也陷入了纠结，题目一简单，就会有录友和我反馈说题目太简单了，题目一难，阅读量就特别低。
 

problems/周总结/20210121动规周末总结.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 
 ## 周一
 
-[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/FwIiPPmR18_AJO5eiidT6w)中，我们开始介绍了背包问题。
+[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-1.html)中，我们开始介绍了背包问题。
 
 首先对于背包的所有问题中，01背包是最最基础的，其他背包也是在01背包的基础上稍作变化。
 
@@ -75,7 +75,7 @@ for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
 
 ## 周二
 
-[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://mp.weixin.qq.com/s/M4uHxNVKRKm5HPjkNZBnFA)中把01背包的一维dp数组（滚动数组）实现详细讲解了一遍。
+[动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组）](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中把01背包的一维dp数组（滚动数组）实现详细讲解了一遍。
 
 分析一下和二维dp数组有什么区别，在初始化和遍历顺序上又有什么差异？
 
@@ -125,7 +125,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
 
 ## 周三
 
-[动态规划：416. 分割等和子集](https://mp.weixin.qq.com/s/sYw3QtPPQ5HMZCJcT4EaLQ)中我们开始用01背包来解决问题。
+[动态规划：416. 分割等和子集](https://programmercarl.com/0416.分割等和子集.html)中我们开始用01背包来解决问题。
 
 只有确定了如下四点，才能把01背包问题套到本题上来。
 
@@ -138,11 +138,11 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
 
 ## 周四
 
-[动态规划：1049. 最后一块石头的重量 II](https://mp.weixin.qq.com/s/WbwAo3jaUaNJjvhHgq0BGg)这道题目其实和[动态规划：416. 分割等和子集](https://mp.weixin.qq.com/s/sYw3QtPPQ5HMZCJcT4EaLQ)是非常像的。
+[动态规划：1049. 最后一块石头的重量 II](https://programmercarl.com/1049.最后一块石头的重量II.html)这道题目其实和[动态规划：416. 分割等和子集](https://programmercarl.com/0416.分割等和子集.html)是非常像的。
 
 本题其实就是尽量让石头分成重量相同的两堆，相撞之后剩下的石头最小，这样就化解成01背包问题了。
 
-[动态规划：416. 分割等和子集](https://mp.weixin.qq.com/s/sYw3QtPPQ5HMZCJcT4EaLQ)相当于是求背包是否正好装满，而本题是求背包最多能装多少。
+[动态规划：416. 分割等和子集](https://programmercarl.com/0416.分割等和子集.html)相当于是求背包是否正好装满，而本题是求背包最多能装多少。
 
 这两道题目是对dp[target]的处理方式不同。这也考验的对dp[i]定义的理解。
 

problems/周总结/20210128动规周末总结.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ## 周一
 
-[动态规划：目标和！](https://mp.weixin.qq.com/s/2pWmaohX75gwxvBENS-NCw)要求在数列之间加入+ 或者 -，使其和为S。
+[动态规划：目标和！](https://programmercarl.com/0494.目标和.html)要求在数列之间加入+ 或者 -，使其和为S。
 
 所有数的总和为sum，假设加法的总和为x，那么可以推出x = (S + sum) / 2。
 
@@ -39,7 +39,7 @@ dp数组状态变化如下：
 
 ## 周二
 
-这道题目[动态规划：一和零！](https://mp.weixin.qq.com/s/x-u3Dsp76DlYqtCe0xEKJw)算有点难度。
+这道题目[动态规划：一和零！](https://programmercarl.com/0474.一和零.html)算有点难度。
 
 **不少同学都以为是多重背包，其实这是一道标准的01背包**。
 
@@ -78,7 +78,7 @@ dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - zeroNum][j - oneNum] + 1);
 
 此时01背包我们就讲完了，正式开始完全背包。
 
-在[动态规划：关于完全背包，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/akwyxlJ4TLvKcw26KB9uJw)中我们讲解了完全背包的理论基础。
+在[动态规划：关于完全背包，你该了解这些！](https://programmercarl.com/背包问题理论基础完全背包.html)中我们讲解了完全背包的理论基础。
 
 其实完全背包和01背包区别就是完全背包的物品是无限数量。
 
@@ -100,7 +100,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
 
 **那么为什么要先遍历物品，在遍历背包呢？** （灵魂拷问）
 
-其实对于纯完全背包，先遍历物品，再遍历背包 与 先遍历背包，再遍历物品都是可以的。我在文中[动态规划：关于完全背包，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/akwyxlJ4TLvKcw26KB9uJw)也给出了详细的解释。
+其实对于纯完全背包，先遍历物品，再遍历背包 与 先遍历背包，再遍历物品都是可以的。我在文中[动态规划：关于完全背包，你该了解这些！](https://programmercarl.com/背包问题理论基础完全背包.html)也给出了详细的解释。
 
 这个细节是很多同学忽略掉的点，其实也不算细节了，**相信不少同学在写背包的时候，两层for循环的先后循序搞不清楚，靠感觉来的**。
 
@@ -110,7 +110,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
 
 ## 周四
 
-在[动态规划：给你一些零钱，你要怎么凑？](https://mp.weixin.qq.com/s/PlowDsI4WMBOzf3q80AksQ)中就是给你一堆零钱（零钱个数无限），为凑成amount的组合数有几种。
+在[动态规划：给你一些零钱，你要怎么凑？](https://programmercarl.com/0518.零钱兑换II.html)中就是给你一堆零钱（零钱个数无限），为凑成amount的组合数有几种。
 
 **注意这里组合数和排列数的区别！**
 
@@ -134,7 +134,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
 
 其实这是一种错觉，或者说对动规理解的不够深入！
 
-我在动规专题开篇介绍[关于动态规划，你该了解这些！](https://mp.weixin.qq.com/s/ocZwfPlCWrJtVGACqFNAag)中就强调了 **递推公式仅仅是 动规五部曲里的一小部分， dp数组的定义、初始化、遍历顺序，哪一点没有搞透的话，即使知道递推公式，遇到稍稍难一点的动规题目立刻会感觉写不出来了**。
+我在动规专题开篇介绍[关于动态规划，你该了解这些！](https://programmercarl.com/动态规划理论基础.html)中就强调了 **递推公式仅仅是 动规五部曲里的一小部分， dp数组的定义、初始化、遍历顺序，哪一点没有搞透的话，即使知道递推公式，遇到稍稍难一点的动规题目立刻会感觉写不出来了**。
 
 此时相信大家对动规五部曲也有更深的理解了，同样也验证了Carl之前讲过的：**简单题是用来学习方法论的，而遇到难题才体现出方法论的重要性！**
 

problems/周总结/20210204动规周末总结.md

@@ -2,15 +2,15 @@
 
 ## 周一
 
-[动态规划：377. 组合总和 Ⅳ](https://mp.weixin.qq.com/s/Iixw0nahJWQgbqVNk8k6gA)中给定一个由正整数组成且不存在重复数字的数组，找出和为给定目标正整数的组合的个数（顺序不同的序列被视作不同的组合）。
+[动态规划：377. 组合总和 Ⅳ](https://programmercarl.com/0377.组合总和Ⅳ.html)中给定一个由正整数组成且不存在重复数字的数组，找出和为给定目标正整数的组合的个数（顺序不同的序列被视作不同的组合）。
 
 题目面试虽然是组合，但又强调顺序不同的序列被视作不同的组合，其实这道题目求的是排列数！
 
 递归公式：dp[i] += dp[i - nums[j]];
 
 这个和前上周讲的组合问题又不一样，关键就体现在遍历顺序上！
 
-在[动态规划：518.零钱兑换II](https://mp.weixin.qq.com/s/PlowDsI4WMBOzf3q80AksQ) 中就已经讲过了。
+在[动态规划：518.零钱兑换II](https://programmercarl.com/0518.零钱兑换II.html) 中就已经讲过了。
 
 **如果求组合数就是外层for循环遍历物品，内层for遍历背包**。
 
@@ -40,7 +40,7 @@ public:
 
 ## 周二
 
-爬楼梯之前我们已经做过了，就是斐波那契数列，很好解，但[动态规划：70. 爬楼梯进阶版（完全背包）](https://mp.weixin.qq.com/s/e_wacnELo-2PG76EjrUakA)中我们进阶了一下。
+爬楼梯之前我们已经做过了，就是斐波那契数列，很好解，但[动态规划：70. 爬楼梯进阶版（完全背包）](https://programmercarl.com/0070.爬楼梯完全背包版本.html)中我们进阶了一下。
 
 改为：每次可以爬 1 、 2、.....、m 个台阶。问有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？
 
@@ -53,7 +53,7 @@ public:
 **此时大家应该发现这就是一个完全背包问题了！**
 
 
-和昨天的题目[动态规划：377. 组合总和 Ⅳ](https://mp.weixin.qq.com/s/Iixw0nahJWQgbqVNk8k6gA)基本就是一道题了，遍历顺序也是一样一样的！
+和昨天的题目[动态规划：377. 组合总和 Ⅳ](https://programmercarl.com/0377.组合总和Ⅳ.html)基本就是一道题了，遍历顺序也是一样一样的！
 
 代码如下：
 ```CPP
@@ -77,7 +77,7 @@ public:
 
 ## 周三
 
-[动态规划：322.零钱兑换](https://mp.weixin.qq.com/s/dyk-xNilHzNtVdPPLObSeQ)给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数（每种硬币的数量是无限的）。
+[动态规划：322.零钱兑换](https://programmercarl.com/0322.零钱兑换.html)给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数（每种硬币的数量是无限的）。
 
 这里我们都知道这是完全背包。
 
@@ -137,10 +137,10 @@ public:
 
 ## 周四
 
-[动态规划：279.完全平方数](https://mp.weixin.qq.com/s/VfJT78p7UGpDZsapKF_QJQ)给定正整数 n，找到若干个完全平方数（比如 1, 4, 9, 16, ...）使得它们的和等于 n。你需要让组成和的完全平方数的个数最少（平方数可以重复使用）。
+[动态规划：279.完全平方数](https://programmercarl.com/0279.完全平方数.html)给定正整数 n，找到若干个完全平方数（比如 1, 4, 9, 16, ...）使得它们的和等于 n。你需要让组成和的完全平方数的个数最少（平方数可以重复使用）。
 
 
-如果按顺序把前面的文章都看了，这道题目就是简单题了。 dp[i]的定义，递推公式，初始化，遍历顺序，都是和[动态规划：322. 零钱兑换](https://mp.weixin.qq.com/s/dyk-xNilHzNtVdPPLObSeQ) 一样一样的。
+如果按顺序把前面的文章都看了，这道题目就是简单题了。 dp[i]的定义，递推公式，初始化，遍历顺序，都是和[动态规划：322. 零钱兑换](https://programmercarl.com/0322.零钱兑换.html) 一样一样的。
 
 要是没有前面的基础上来做这道题，那这道题目就有点难度了。
 
@@ -193,9 +193,9 @@ public:
 
 我这里做一下总结：
 
-求组合数：[动态规划：518.零钱兑换II](https://mp.weixin.qq.com/s/PlowDsI4WMBOzf3q80AksQ)
-求排列数：[动态规划：377. 组合总和 Ⅳ](https://mp.weixin.qq.com/s/Iixw0nahJWQgbqVNk8k6gA)、[动态规划：70. 爬楼梯进阶版（完全背包）](https://mp.weixin.qq.com/s/e_wacnELo-2PG76EjrUakA)
-求最小数：[动态规划：322. 零钱兑换](https://mp.weixin.qq.com/s/dyk-xNilHzNtVdPPLObSeQ)、[动态规划：279.完全平方数](https://mp.weixin.qq.com/s/VfJT78p7UGpDZsapKF_QJQ)
+求组合数：[动态规划：518.零钱兑换II](https://programmercarl.com/0518.零钱兑换II.html)
+求排列数：[动态规划：377. 组合总和 Ⅳ](https://programmercarl.com/0377.组合总和Ⅳ.html)、[动态规划：70. 爬楼梯进阶版（完全背包）](https://programmercarl.com/0070.爬楼梯完全背包版本.html)
+求最小数：[动态规划：322. 零钱兑换](https://programmercarl.com/0322.零钱兑换.html)、[动态规划：279.完全平方数](https://programmercarl.com/0279.完全平方数.html)
 
 此时我们就已经把完全背包的遍历顺序研究的透透的了！