記憶化搜尋：
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記憶化
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壓縮 DP 狀態（一些期望 dp 裡會用）
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剪枝
遞推：保證前面的部分已經計算了
數位 dp
求 \([l,r]\) 之內滿足某種限制的數的個數，該限制應該是與數位有關係的。
帶不帶前導0取決於是否對統計答案造成影響。
字首和轉化：只有上界
- 補充題：如果 lim=1 的時候前面都是與 r 相同的，這個時候是可以列舉轉移的，如果 lim=0，那麼我們知道前面已經確定的位數，就知道還有多少數可用，可以不確定出具體是什麼數，只要乘上係數就可以了。
狀壓 dp
- 子集個數定理：對於 \(T\subseteq S\subseteq \{1,2,\dots,n\}\) ，不同的 \((S,T)\) 有 \(3^n\) 個
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列舉子集：
先減 1，去掉最後一個 1，然後再把後面賦值成與 i 後面相同的
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更加優秀的做法：一次加入一個元素，設 \(f[S]\) 是加入了 \(S\) 之後的最優情況，定義為 \((min\_group\_count,current\_rest\_V)\) ，在加入一個新的元素時，優先比較最小組數，然後比較當前最後一組剩餘大小。
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那個題可以卡過去，不過還是能夠繼續最佳化：我們可以一一確定每個格子，考慮到當前狀態只有最靠下面的輪廓是有效的，狀壓這個輪廓線即可轉移。
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DP 套 DP：要儲存最長公共子序列的情況，我們可以儲存計算LCS的DP陣列，注意到該陣列差分為0/1，可以狀壓。
機率 dp
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由於只求 k，在第一個人開槍之後可以看成重新編號了，我們知道這種迴圈的機率，這樣計算可以直接計算出數列的極限。我們設 f[n][k] 表示 n 個人，要求編號為 k 的活著的機率。這裡有環（基環樹、樹等也可能使用，參見隨機遊走），考慮設一個主元，然後用該主元表示其他元。
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可以使用無窮級數求和證明
證法2：令該期望為 \(x\) ，則有 \(x=p\times x+(1-p)\times(1+x)\) ，解得 \(x=1/p\) 。
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