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從回溯( backtracking )到動態規劃( dynamic programming )如數獨( Sudoku )、背包( Knapsack )問題的基本演算法學起。

動態規劃(dynamic programming)是運籌學的一個分支，是求解決策過程 ( decision process )最優化的數學方法。

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你知道什麼是回溯嗎？

你又知道如何在談判中正確的發問？

或許更重要的是，你知不知道該如何為不同立場的雙方創造價值？

想知道這些問題的答案，歡迎點進這篇最新文章（連結在留言中），讓我們看看幾位不同朋友的親身體驗及觀察。

最近已經有超過一個禮拜沒有發新文章了，相較於過去我曾經近600天的連續日更，這種發文進度真的和以往大不相同。其實我手頭上有超過10個不同的主題準備要寫，甚至有另外一篇文章還正在寫、但卻一直還沒寫完；然而，不曉得是否因為臉書的演算法不斷改變，願意來這個粉絲專頁留言互動的朋友、似乎比起前兩年愈來愈少了，而在不確定還有多少人願意來看這些我花了許多心血寫的文章的情況下，我與大家分享更多文章的動力當然就下降了。

因此，假如你真的有點進連結看文中的內容，歡迎留言讓我知道，對我來說會是種重要的鼓舞。

另外，我們發文不附連結、而把連結改放在留言中的實驗性新作法，而持續在進行中，假如這種新作法能讓你更容易在自己的臉書動態牆出現這篇貼文，也歡迎大家讓我知道喔！感謝大家的支持，當然更歡迎多多分享！

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本課程就 回溯法，動態規劃、數獨 ( Sudoku )、背包問題 ( knapsack problem )、裝箱問題演算法( binpacking )、最近距離的一對點、遞歸、蒙特卡羅方法（Monte Carlo ) 各種演算法問題說明與討論，從頭開始用 Java 一起解決問題。

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0:00 常用演算法策略
2:07 暴力法 (Brute Force)
3:01 貪婪法 (greed algorithm)
6:21 分治法 (divide and conquer)
7:05 回溯法（backtracking）
11:02 分支限界法（branch and bound method）


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