算法

链表的归并排序 分割链表: 使用快慢指针找到链表的中点，将链表分割成两个部分。 递归排序: 对分割后的两个部分分别递归地进行排序。 合并有序链表: 使用归并的方法将两个有序链表合并成一个有序链表。

链表式加法，只不过开头的是个位，注意处理进位即可 两个链表的长度不一致，也需要注意处理这个问题 下面是gpt给予建议后优化的代码

其实这一题，主要的是处理从哪里搜索的问题，如果从左上角来进行搜索，这里就比较难处理了 如果当前的数字current < target，此时应该是向右还是向下搜索，这里就产生了分歧 所以这里可以直接从右

基本思路就是：原始矩阵，沿着对角线翻转，最后再每一行单独reverse即可 原始矩阵 对角线翻转 每一行reverse

需要处理好边界值即可，在四个方向上逐步缩减迭代的范围，同时进行计数 跳出循环的条件是 < ，不能是 <=，因为在相等的时候已经迭代完了，就跳不出循环，导致超时

原地哈希： 遍历数组，对于每个数字 nums[i]，如果它在 [1, n] 范围内（其中 n 是数组长度），并且它不在正确的位置上（即 nums[i] 不是 i+1），那么我们尝试将 nums[i] 

题目要求不能用除法，按照暴力思路来，那时间复杂度就到了n*n，这个也不符合题意 先来看下之前写的一个解法 这里的解法，有点类似于前缀和的意思，分别把从左往右以及从右往左的乘积计算出来，最后对应位置进行

翻转 时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度。每次翻转都需要遍历数组的一部分，总共三次翻转，因此时间复杂度为 O(n)。 空间复杂度：O(1)，不需要额外的空间，仅仅是原地修改数组。

寻找数组中连续的元素组合成的最大和 起初准备用前缀和来解决这一题，但是把简单的问题复杂化了，无需那么麻烦

需要连续的数字才行 题解：这里采用前缀和来解决这一题 注意第八行，这里判断的是前缀和 sum - k，如果存在sum - k的前缀和，此时又存在 sum的前缀和，那么相差的k肯定也存在

滑动窗口来解决这一题 将两者都放入数组计数器中进行比较。 s的窗口大小维持在p.length的大小，随时进行缩减（第13行判断） 滑动窗口

要找到最长的无重复子串，那就需要一个容器来记录当前的子串，判断是否重复，如果重复，那就寻找下一处，按照这个思路，我们可以使用map来存储当前的字符以及索引，然后再次碰到该字符时，就更新索引，达到目的。

这一题肉眼一看，直接暴力解题，但是也很显然，暴力会超时 暴力 时间复杂度O(n^2) 优化后 时间复杂度O(n)

借用set来解决 找到序列的开头（第5行 然后开始逐步向后寻找 +1 保存最大的长度 使用hash来解决 每次循环找到当前数字的左右可拓展的长度，然后将其存起来（map存 例如对于这个数组来说，首先3

非常经典的一道题，没啥难度，主要就是考察如何构建数据结构 使用used来存储最近使用的元素，队头就是最久没有使用过的元素了 使用map的性质来解决这一题，get元素的时候，如果存在，就把当前的k-v删

思路：这种非黑即白的问题，处理逻辑的时候，只要处理好一边，另外一边反过来弄就好了。主打一个逻辑严谨。 下面的解法思路比较简单，增加一个标志位，但是总感觉不够优雅 优雅的写法，连续比较相邻的两个数字即可

动态规划 1. 定义状态 我们定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示将 word1[0:i] 转换为 word2[0:j] 所需的最小操作数。 2. 状态转移方程 如果 word1[i-

最长公共子序列问题 使用动态规划来解题 定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示在 nums1[0...i-1] 和 nums2[0...j-1] 范围内，能够画出的最多的不交叉线数。 状

主要实现的地方就在search这个方法，需要找到长度相同，但是字母只相差1个的字符串，符合条件返回true，不符合返回false. 这里的实现思路还是比较简单的，使用diff来计数，长度超过的直接br

3131进阶版，在nums1中删除两个元素之后，找到x，使其满足nums1[i] + nums[i] = x 首先要对两个数组进行排序，排序过后，便于进行比较 第一步，寻找x，在nums1中的每个元素