1、例：从 [1,1,1,1,1,2,2] 中挑选元素，计算出所有相加等于 2 的组合数。
假定 dp[i] = x 表示相加等于 i 的方案数为 x 。
则可以确定的初始值为 dp[0] = 1，即相加等于 0 的方案数只有一种，就是一个元素都不选。
分个选上列表中的元素 num ，重新计算 dp[num - 1] 至 dp[i] 的值（num > i 则不会改別任何方案数，大于 num - 1，即大于等于 num 的方案数都有可能改变，题目中 i = 2）
每当多选一个 num 时，不难发现动态方程为 dp[i] = dp[i](当前已知相加等于 i 的方案数) + dp[i - num](选上这个元素 num 多出来的方案数，就是 dp[i - num] 的方案数，因为 i - num + num = i )
即：dp[ i ] = dp[ i ] + dp[ i-num ]
下面列举详细：
| 选取 | 0 | 1 | 2 |
|---|---|---|---|
| num = 1 | 1(已知) | 1 （后算） | 0 （先算） |
| num = 1 | 1 | 2 | 1 |
| num = 1 | 1 | 3 | 3 |
| num = 1 | 1 | 4 | 6 |
| num = 1 | 1 | 5 | 10 |
| num = 2 | 1 | 5 | 11 |
| num = 2 | 1 | 5 | 12 |
所以最后得出，从 [1,1,1,1,1,2,2] 中挑选元素，相加等于 2 的组合数为 dp[2] = 12 种
第一列解释：
刚开始只有 dp[0] = 1 是已知的，dp[1] 和 dp[2] 都是 0，计算 dp[2] = dp [2] + dp[2-1(num)] = dp[2] + dp[1] = 0 + 0 = 0 （原来相加等于 1 的方案加上这个 1 都等于 2，即选上这个 1 后，多出来这么多相加等于 2 的方案）
倒序遍历：这里要先算 dp[2]，因为如果先算 dp[1] ，那么计算 dp[2] 的时候，dp[1] 已经不是开始时候的 dp[1] 了，已经不为 0 了，而第一次 dp[1] 应该为 0。
深度优先用递归的形式，用到了栈结构，先进后出
利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题，一般是解决连通性问题
广度优先用队列的形式，先进先出
BFS 一般是解决最短路径问题，Dijkstra 和 Astar 算法都属于广度优先，前者是后者的特殊形式（评估函数为 0）