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为使TensorFLow用户更高效，TensorFlow 2.0中进行了多出更改。TensorFlow 2.0删除了篇冗余API，使API更加一致（统一RNNs, 统一优化器），并通过Eager execution更好地与Python集成。

许多RFCs已经解释了TensorFlow 2.0带来的变化。本指南介绍了TensorFlow 2.0应该怎么进行开发。这假设您已对TensorFlow 1.x有一定了解。

贪婪法（Greedy Algorithm），又称贪心算法，是寻找最优解问题的常用方法，这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤，但每个步骤都应用贪心原则，选取当前状态下最好的或最优的选择（局部最有利的选择），并以此希望最后堆叠出的结果也是最好或最优的解。

穷举法又称穷举搜索法，是一种在问题域的解空间中对所有可能的解穷举搜索，并根据条件选择最优解的方法的总称。

技巧、常识、策略、原则。

分治法的设计思想是将无法着手解决的大问题分解成一系列规模较小的相同问题，然后逐个解决小问题，即所谓分而治之。

动态规划（Dynamic Programming）是解决多阶段决策问题常用的最优化理论，动态规划和分治法一样，也是通过定义子问题，先求解子问题，然后在由子问题的解组合出原问题的解。

迭代法一般用于求解数学问题，比如求解一元高次方程、线性和非线性方程组和曲线拟合等问题。

算法笔记汇总

算法思想&&算法实现

sort
位置：algorithm
功能：给一个数组（或者一个 STL，这个会在第三章介绍）排序。
格式：sort(a+1,a+n+1,cmp);
说明：
a 是数组的名称，同时也是指向数组首地址的指针。
+1 或者+n+1 为地址偏移量，表示需要排序的范围。
也可以替换为其他 STL 迭代器。