1.【力扣刷题】合并两个有序链表2.【力扣】旋转链表3.【力扣】删除链表中的结点4.【力扣】反转链表II5.【力扣】分隔链表6.【力扣】删除排序链表中的重复元素II7.【洛谷】奖学金（结构体排序）8.【洛谷】明明的随机数（双指针去除重复元素）9.【洛谷】求第k小的数字（分治算法）10.【洛谷】阶乘之和（高精度运算）11.【洛谷】闰年12.【洛谷】数的性质13.【洛谷】虫子吃苹果14.【力扣】奇偶链表15.【力扣】不同路径II（动态规划）16.【力扣】数楼梯（动态规划）（看来高精度不学不行了）17.【力扣】斐波那契数列（动态规划入门）18.【力扣】最大子数组和（贪心）19.【力扣】摆动序列（贪心）20.【力扣】排列问题（回溯法）（去重）21.【力扣】排列问题（回溯法）（memset函数初始化数组）22.【力扣】非递减子序列23.【力扣】子集II（回溯法）（排序函数的一种隐藏用法？）24.【力扣】复原IP地址（回溯法）（分割问题）25.【力扣】分割回文串（回溯法）26.【力扣】组合总和3（组合的去重）27.【力扣】组合总数（回溯法）28.【力扣】电话号码的组合（回溯法）29.【力扣】求组合（回溯算法）30.【力扣】括号匹配（栈的应用）31.【力扣】组合总数（另一种整数溢出）32.【CUMTOJ】法师康工人（代码细节控制）33.【代码随想录】零钱兑换34.【代码随想录】零钱兑换II（关于组合与排列的区别）35.【代码随想录】完全背包36.【力扣】岛屿数量（体会一下dfs和bfs思路的实质）
37.【代码随想录】广度优先搜索
38.【代码随想录】深度优先搜索39.【力扣】重新安排行程（很难的回溯题）（未完待续）40.【力扣】零和一（不是多重背包）41.【力扣】最长公共子序列（动态规划）（还是得学套路才能会做）42.【力扣】目标和（新鲜的01背包题）43.【力扣】分割等和子集（不太像01背包的01背包）44.【力扣】加油站（读题）思路分析
先前已经做过一道深度优先搜索了，可以看出，DFS比较适合求两点之间的所有路径这样的问题，因为其路径都是逐条求出的，而BFS则可能一下子求出多条路径，适合用来求最短路径。
关于BFS的过程前面已经学习过很多次了，遍历到一个节点时要先保存其所有邻接节点再继续向下遍历，一般是使用一个队列来完成。
代码模版
int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, -1, 0, 0, -1}; // 表示四个方向
// grid 是地图，也就是一个二维数组
// visited标记访问过的节点，不要重复访问
// x,y 表示开始搜索节点的下标
void bfs(vector<vector<char>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y) {
queue<pair<int, int>> que; // 定义队列
que.push({x, y}); // 起始节点加入队列
visited[x][y] = true; // 只要加入队列，立刻标记为访问过的节点
while(!que.empty()) { // 开始遍历队列里的元素
pair<int ,int> cur = que.front(); que.pop(); // 从队列取元素
int curx = cur.first;
int cury = cur.second; // 当前节点坐标
for (int i = 0; i < 4; i++) { // 开始想当前节点的四个方向左右上下去遍历
int nextx = curx + dir[i][0];
int nexty = cury + dir[i][1]; // 获取周边四个方向的坐标
if (nextx < 0 || nextx >= grid.size() || nexty < 0 || nexty >= grid[0].size()) continue; // 坐标越界了，直接跳过
if (!visited[nextx][nexty]) { // 如果节点没被访问过
que.push({nextx, nexty}); // 队列添加该节点为下一轮要遍历的节点
visited[nextx][nexty] = true; // 只要加入队列立刻标记，避免重复访问
}
}
}
}
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