动态规划，基本上就是说：
你追一个MM的时候，需要对该MM身边的各闺中密友都好，这样你追MM这个问题就分解为对其MM朋友的问题，只有把这些问题都解决了，最终你才能追到MM。
该方法适用于聪明的MM，懂得“看一个人，不是看他如何对你，而是看他如何对他人。”的道理，并且对付这样的MM总能得到最优解。
该方法的缺点是开销较大，因为每个子问题都要好好对待。。。。
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贪心法，基本上就是：
你追一个MM的时候，从相识到相知，每次都采用最aggressive的方式，进攻进攻再进攻！从不采用迂回战术或是欲擒故纵之法！目标是以最快的速度确立两人关系。
该法优点是代价小，速度快，但缺点是不是每次都能得到最优解。。。。。
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回溯算法，基本上就是：
追一个MM，但也许你还是情窦初开的新手，不知道如何才能讨得MM的欢心，于是你只好一条路一条路的试，MM不开心了，你就回溯回去换另一种方式。当然其间你也许会从某些途径得到一些经验，能够判断哪些路径不好，会剪枝（这就是分支估界了）。你也可以随机选择一些路径来实施，说不定能立杆见影（这就是回溯的优化了）但总的来说，你都需要一场持久战。。。。
该算法一般也能得到最优解，因为大多数MM会感动滴！！但其缺点是开销大！除非你是非要谈一场恋爱不可，否则不推荐使用。特别是你可能还有许多其他的事情要做，比如学习，比如事业。。。。
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老赵提问：假如一个mm对应NP完全问题,老大给个有效解法
eshow回答：呵呵，那你为什么那么贱，非要去追呢？记住：“天涯何处无芳草！”不过如果你“非如此不可”的话，建议升级你的硬件，好好学习，好好工作，加强实力，人到中年的时候也许你能解开NP难。。。。
强哥补充：这种MM可遇而不可求了，也就是eshow的终极目标。eshow其实已经开发出了
解决NP完全问题的对数级算法，但是不愿意告诉偶们……
在认真研读思考之后，calf mm举一反三，对深度优先和广度优先也做了总结：深度优先就是追一个mm追到底，直到失败然后换个mm继续追……广度优先就是同时追多个mm，一起发展……
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大家都开始集思广益……
老马：二叉树的前序、中序和后序周游：
前序就是直接搞定MM，然后搞定她爸妈（左）和你自己爸妈（右）； 中序就是先搞定未来岳父岳父，然后搞定她，最后告诉你爸妈；后序就是，让未来的岳父岳母和自己爸妈都觉得你们合适之后，才对MM下手，这个时候，就没有障碍了啊！
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网络流:
追MM的时候总避免不了送礼物，但是你老是直接送礼物就会给MM造成很大的压力，于是你就想到了通过朋友来转送的方法。你希望送给MM尽可能多的礼物，所以就是需要找到一中配送方案，就是最大流了。然而你请别人帮忙并不是不要开销的，你让A同学拿去给B同学可能需要一些花费，自然你不是一个大款，想最小化
这个花费，那么就是最小费用最大流了……
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在你追了若干美女都失败告终后，你发现有一批美女追起来是一样困难的，如果你能追到其中任何一个就能追到其他所有的美女，你把这样的女人叫作NP-Complete。P=NP：这是一个美好的猜想，追美女和恐龙的难度其实一样。APX与Random：NP的美女难追，你无法完全占有她。你只好随机的去靠近她，装作若无其事；或者用一种策略，追到她的一个approximation ratio，例如50%。APX-hard：这样的女人，连一个固定的百分比都不给你，还是另谋高就吧。
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匹配：从初中到高中到大学大家追来追去，就是个二分图匹配的过程...."和谐社会"应该就一个最大匹配...
可是后来有某些MM同时跟>1个人发展，违背了匹配的基本原则...大家都很BS之...然后最近断背山很火，人们惊奇得发现原来还可以是 任意图匹配...
STL：某位贝尔实验室的大牛在追了N个MM后，为了造福后来人，总结了自己的经验，
出了本《 追MM求爱秘笈大全》，英文名叫Standard courTing Library，缩写为
STL广大同学在使用STL后，惊喜地发现追MM变得异常方便，大大缩短了时间和精力...
你追一个MM的时候，需要对该MM身边的各闺中密友都好，这样你追MM这个问题就分解为对其MM朋友的问题，只有把这些问题都解决了，最终你才能追到MM。
该方法适用于聪明的MM，懂得“看一个人，不是看他如何对你，而是看他如何对他人。”的道理，并且对付这样的MM总能得到最优解。
该方法的缺点是开销较大，因为每个子问题都要好好对待。。。。
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贪心法，基本上就是：
你追一个MM的时候，从相识到相知，每次都采用最aggressive的方式，进攻进攻再进攻！从不采用迂回战术或是欲擒故纵之法！目标是以最快的速度确立两人关系。
该法优点是代价小，速度快，但缺点是不是每次都能得到最优解。。。。。
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回溯算法，基本上就是：
追一个MM，但也许你还是情窦初开的新手，不知道如何才能讨得MM的欢心，于是你只好一条路一条路的试，MM不开心了，你就回溯回去换另一种方式。当然其间你也许会从某些途径得到一些经验，能够判断哪些路径不好，会剪枝（这就是分支估界了）。你也可以随机选择一些路径来实施，说不定能立杆见影（这就是回溯的优化了）但总的来说，你都需要一场持久战。。。。
该算法一般也能得到最优解，因为大多数MM会感动滴！！但其缺点是开销大！除非你是非要谈一场恋爱不可，否则不推荐使用。特别是你可能还有许多其他的事情要做，比如学习，比如事业。。。。
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老赵提问：假如一个mm对应NP完全问题,老大给个有效解法
eshow回答：呵呵，那你为什么那么贱，非要去追呢？记住：“天涯何处无芳草！”不过如果你“非如此不可”的话，建议升级你的硬件，好好学习，好好工作，加强实力，人到中年的时候也许你能解开NP难。。。。
强哥补充：这种MM可遇而不可求了，也就是eshow的终极目标。eshow其实已经开发出了
解决NP完全问题的对数级算法，但是不愿意告诉偶们……
在认真研读思考之后，calf mm举一反三，对深度优先和广度优先也做了总结：深度优先就是追一个mm追到底，直到失败然后换个mm继续追……广度优先就是同时追多个mm，一起发展……
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大家都开始集思广益……
老马：二叉树的前序、中序和后序周游：
前序就是直接搞定MM，然后搞定她爸妈（左）和你自己爸妈（右）； 中序就是先搞定未来岳父岳父，然后搞定她，最后告诉你爸妈；后序就是，让未来的岳父岳母和自己爸妈都觉得你们合适之后，才对MM下手，这个时候，就没有障碍了啊！
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网络流:
追MM的时候总避免不了送礼物，但是你老是直接送礼物就会给MM造成很大的压力，于是你就想到了通过朋友来转送的方法。你希望送给MM尽可能多的礼物，所以就是需要找到一中配送方案，就是最大流了。然而你请别人帮忙并不是不要开销的，你让A同学拿去给B同学可能需要一些花费，自然你不是一个大款，想最小化
这个花费，那么就是最小费用最大流了……
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在你追了若干美女都失败告终后，你发现有一批美女追起来是一样困难的，如果你能追到其中任何一个就能追到其他所有的美女，你把这样的女人叫作NP-Complete。P=NP：这是一个美好的猜想，追美女和恐龙的难度其实一样。APX与Random：NP的美女难追，你无法完全占有她。你只好随机的去靠近她，装作若无其事；或者用一种策略，追到她的一个approximation ratio，例如50%。APX-hard：这样的女人，连一个固定的百分比都不给你，还是另谋高就吧。
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匹配：从初中到高中到大学大家追来追去，就是个二分图匹配的过程...."和谐社会"应该就一个最大匹配...
可是后来有某些MM同时跟>1个人发展，违背了匹配的基本原则...大家都很BS之...然后最近断背山很火，人们惊奇得发现原来还可以是 任意图匹配...
STL：某位贝尔实验室的大牛在追了N个MM后，为了造福后来人，总结了自己的经验，
出了本《 追MM求爱秘笈大全》，英文名叫Standard courTing Library，缩写为
STL广大同学在使用STL后，惊喜地发现追MM变得异常方便，大大缩短了时间和精力...