添加题139，1143

Author: ligecarryme

基础算法篇/动态规划.md

@@ -229,6 +229,8 @@ var uniquePathsWithObstacles = function (obstacleGrid) {
 
 ## 2、序列类型（40%）
 
+### Sequence
+
 ##### [70. 爬楼梯](https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/)
 
 ```js
@@ -295,7 +297,15 @@ function jump(nums: number[]): number {  //从前往后推
 
 ##### [132. 分割回文串 II](https://leetcode-cn.com/problems/palindrome-partitioning-ii/)
 
-给你一个字符串 `s`，请你将 `s` 分割成一些子串，使每个子串都是回文。返回符合要求的 **最少分割次数** 。
+给你一个字符串 `s`，请你将 `s` 分割成一些子串，使每个子串都是回文。返回符合要求的 最少分割次数 。
+
+```tsx
+
+```
+
+##### [300. 最长递增子序列](https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/)
+
+给你一个整数数组 `nums` ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
 
 ```tsx
 function lengthOfLIS(nums: number[]): number {
@@ -311,3 +321,51 @@ function lengthOfLIS(nums: number[]): number {
 };
 ```
 
+##### [139. 单词拆分](https://leetcode-cn.com/problems/word-break/)
+
+给定一个**非空**字符串 *s* 和一个包含**非空**单词的列表 *wordDict*，判定 *s* 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
+
+```tsx
+function wordBreak(s: string, wordDict: string[]): boolean {
+    const len: number = s.length
+    const dp: boolean[] = new Array(len + 1).fill(false)
+    const wordDictSet: Set<string> = new Set(wordDict)
+    dp[0] = true
+    for (let i = 1; i <= len; i++) {
+        for (let j = 0; j < i; j++) {
+            if (dp[j] && wordDictSet.has(s.slice(j, i))) {
+                dp[i] = true
+                break
+            }
+        }
+    }
+    return dp[len]
+};
+```
+
+### Two Sequences DP
+
+##### [1143. 最长公共子序列](https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-subsequence/)
+
+给定两个字符串 `text1` 和 `text2`，返回这两个字符串的最长 **公共子序列** 的长度。如果不存在 **公共子序列** ，返回 `0` 。
+
+```tsx
+function longestCommonSubsequence(text1: string, text2: string): number {
+    const col: number = text1.length
+    const row: number = text2.length
+    const dp: number[][] = new Array(row + 1).fill(0).map(() => new Array(col + 1).fill(0))
+    for (let i = 1; i <= row; i++) {
+        for (let j = 1; j <= col; j++) {
+            if (text2[i - 1] === text1[j - 1]) {
+                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
+            } else {
+                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
+            }
+        }
+    }
+    return dp[row][col]
+};
+```
+
+
+