青山木

本文讲解最长递增子序列的核心思路：方法一是 O(n²) 的 DP 枚举（以每个元素结尾的 dp[i]），方法二是 O(n log n) 的二分优化（维护各长度子序列的最小末尾值），从重复组合的浪费中提炼出"保留最小末尾"的剪枝

本文讲解单词拆分的核心思路：dp[i] 表示 s 的前 i 个字符能否拆成字典单词，枚举切割点 j，dp[j] 且 [j,i) 是单词则 dp[i] 为 true，从暴力 DFS 优化到 O(n²) 的 DP 判定

本文从线性 DP 进阶到枚举类 DP：完全平方数与零钱兑换两题合一讲解，dp[i] 由枚举"最后一步"的候选集合推出，min(dp[i - j²] + 1) 与 min(dp[i - coin] + 1) 同源

本文讲解打家劫舍的核心思路：dp[i] 表示偷到第 i 房的最大金额，偷或不偷第 i 房两种情况取最大，滚动变量优化到 O(1) 空间

本文讲解动态规划入门：动态规划是解决什么问题的、这类型问题的特征、状态定义与状态转移方程等通用概念，并用斐波那契、爬楼梯、杨辉三角三个例题从暴力递归一步步演进到 DP 表格

AI 还没有强大到"一句提示词出成品"的程度。基于多家 Coding Plan 的真实付费使用经验，总结一套从想法到落地的完整 AI Coding 工程化方法论：文档先行、方案先行、多重审阅、上下文隔离、Skill 沉淀，帮你把浪费的 Token 变成省下的钱。

本文讲解划分字母区间的核心思路：先记录每个字符最后出现位置，再用"最远边界"贪心切割，i == curMaxEnd 时切一刀，O(n) 完成

本文讲解跳跃游戏 II 的核心思路：分层遍历（隐式 BFS）和落点选择两种贪心写法，每跳都取最远可达，求到终点的最少跳数

本文讲解跳跃游戏的核心思路：不关心具体路径，只维护"最远可达位置"，被覆盖的走法直接丢弃，从路径枚举降到 O(n)

本文讲解买卖股票的最佳时机的核心思路：每个卖出日的最优买入日就是它前面的历史最低价，一次遍历同时维护最小价格和最大利润，从 O(n²) 降到 O(n)