Update dp

notes/src/dynamic-programming-basic.md

@@ -34,3 +34,19 @@
 2. `dp[i][j] = if (isNotObstacle[i - 1][j]) dp[i - 1][j] + if (isNotObstacle[i][j - 1]) dp[i][j - 1]`
 3. 如果 `(i, 0)` 是障碍物，那么 `(0, 0)` 到 `(i - 1, 0)` 都初始化为 `1`，后面的初始化为 `0`。`(0, j)` 同理
 4. 从前向后遍历
+
+## [343. 整数拆分](https://leetcode.cn/problems/integer-break/)
+
+1. `dp[i]` 为分拆数字 `i`，可以得到的最大乘积
+2. `dp[i] = max{dp[i], (i - j) * j, dp[i - j] * j}`
+3. `dp[2] = 1`
+4. 从前向后遍历
+
+## [96. 不同的二叉搜索树](https://leetcode.cn/problems/unique-binary-search-trees/)
+
+1. `dp[i]` 为 `n == i` 时二叉搜索树的个数
+2. `dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]`，`j - 1` 为 `j` 为头结点左子树节点数量，`i - j` 为以 `j` 为头结点右子树节点数量
+3. `dp[0] = 1` 空节点也是一棵二叉树，也是一棵二叉搜索树
+4. 从前向后遍历
+
+找规律

notes/src/dynamic-programming.md

@@ -13,3 +13,4 @@
 技巧：
 
 - 如果可以的话，初始化 `dp` 的长度，而不要每次都 `dp.push_back()`。初始化能够有更好的性能。
+- 知道用 DP ，也知道 `dp[i]` 应该用来表示什么，但不知道递推关系。这个时候多举几个简单的例子找规律（s0096）。