LeetCode算法总结

在回溯①中我们介绍了利用回溯解决组合排列问题。 除了排列组合外，回溯还可以解决分割与子集问题。 分割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式 子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集

在之前的二叉树章节，我们就了解了回溯，回溯和递归往往成对出现，回溯不仅可以解决二叉树等相关问题，还可以解决排列组合相关问题，是因为这类问题可以转化为n叉树遍历问题； 具体是如何转化和思考的，让我们从题

1.二叉搜索树的插入：插入位置为空节点 2.二叉搜索树的删除：删除时要考虑被删除节点的度，不同的度操作不同 3.二叉搜索树不仅仅可以视为一个单调递增数组，反中序遍历（右中左）也可以是单调递减数组

1.二叉搜索树中序遍历有序 2.二叉搜索树类题目我们可以`将其看成是一个单调递增的数组`，递增数组操作起来就会方便很多 3.中序遍历时有时需要保存上一个节点，这样能方便我们在中间节点的逻辑处理。

本节主要讨论有关构造二叉树的题目。 * 使用递归的方法通常比较简单 * 递归构造类似于先序遍历，先根据条件构造一个子树的根节点，然后在通过递归指定其左右子树

想象一条树状的有积雪的马路，每当遇到一个分岔口时（节点），我们先选择一条路前进（左/右子树），走到尽头时（终止条件），我们要回到之前的分岔口（返回），然后向另一条路探索，在回去时清理留下的脚步（回溯）

本章节主要归纳总结有关二叉树以及二叉搜索树的相关题目🎄。 这里先总结是为了大家能一开始就可以看到学完本节所能感受到的知识，故而把总结放在这里。

二叉树 二叉树是一种非线性数据结构，其每个节点可以包含1个左孩子和一个右孩子，表示的是“孩子”与“祖先”的派生关系。二叉树可以像链表一样存储，也可以使用数组来存储。

Top-K Top-K问题：在一组数据中寻找特征最明显的K个元素。例如，在[1,3,2,4,3,1]数字中，寻找最大的前K个元素，寻找电影中播放次数最多的前K部电影等。这类问题都可以统称为Top-K。

单调栈 与 单调队列 什么是单调栈/单调队列？ 为了解决某类问题，我们需要维护一个栈/队列，保证栈或队列中的元素具有单调性。 解决什么问题呢？ 找每个元素 左边/右边 第一个比他 大/小 的元素。

本节主要介绍KMP算法，将从：KMP算法解决的主要问题引出前缀，前缀表以及具体算法实现。KMP算法主要解决问题是，在长文本串 S 中匹配目标模式串 p 的问题。

书接上文哈希表①，哈希表中最经典的题目就是两数之和，这个拥有编号1的题目，相信大家都做过。本文将补充使用哈希表的一些题目。

哈希表 哈希表用于存储键值对，并使我们能够快速的根据键获取值。当我们需要快速的获取一个值是否存在时，哈希表是不二之选，此外哈希表的键是唯一的。

* 使用哨兵节点（虚拟头节点）统一链表操作，减少判断头节点可能会出现的情况。 * 大多数情况下，我们要操作某个节点都需要他的前驱节点

滑动窗口 如图： 指针i和指针j所限制的区间就是一个窗口，真的和快慢指针差不多诶😅，思考一下： 1. 滑动窗口维护的是什么？ 2. 还单调嘛？

对于双指针类型的题目，他通常可以被应用于： 快慢指针、滑动窗口、排序、相向指针等类型的题目中，它不仅可以在一个序列中维持某种性质，也在两个序列使用。这类题目我们需要着重把我循环不变量和判断单调性。

二分查找 ：将数据一分为二，每次比较中间元素是否是目标元素，如果是就查找成功，否则将查找区间缩短一半，直到找到目标元素的位置或数据无发再分。 LeetCode：704、35、34、69、153、33