力扣hot100

该解法采用边界收缩法，定义上下左右四个边界进行分层遍历。主循环依次顺时针遍历四条边并收缩边界。循环结束后，通过判断 top=bottom 或 left=right 访问剩余的单行或单列元素。

最佳解法利用矩阵第一行和第一列作为标记空间，并用两个布尔变量记录其原始零状态。通过两次 O(MN) 遍历，先标记零位，后置零，最终实现了 O(MN) 时间和 O(1) 额外空间的原地算法。

采用前缀积和后缀积的组合方法，利用输出数组存储前缀积。通过两次 O(N) 遍历，第一次算左侧乘积，第二次同时算右侧乘积并合并到左侧乘积中.实现了 O(N) 时间和 O(1) 额外空间复杂度。

该解法采用三次反转法实现 O(1) 额外空间的数组原地轮转。首先简化步数 k' = k % N，然后通过反转整个数组、反转前 k' 个元素和反转后 N-k' 个元素，将AB 变为 BA

该解法使用贪心算法。首先按区间起点排序，然后遍历。核心逻辑是将当前区间与正在构建的pre区间比较，若不重叠则将pre存入结果并更新pre，若重叠则更新pre的终点。

使用动态规划求解最大子数组和，时间复杂度为 O(N)。定义 dp[i] 为以nums[i] 结尾的最大和，状态转移方程为dp[i]=max(dp[i−1]+nums[i],nums[i])

使用前缀和结合哈希表实现 O(N) 统计。通过 S[j-1] = S[i] - k 的关系，算法在遍历中将当前前缀和 S[i] 减去 k，并在哈希表中查找目标S[j-1] 的出现次数，从而实现高效计算

使用差值数组滑动窗口方法，通过 O(1)$维护一个 differ计数器来跟踪当前窗口和目标字符串 p 的差异种类数，从而以线性时间复杂度 O(N)完成异位词子串的查

采用滑动窗口技术，通过外层for循环确定子串起始点l，内层while循环贪心拓展右边界r。利用哈希集合高效检查重复，并在每次l前进时删除旧字符。l和r单向移动，保证时间复杂度为O(N)。

该解法采用排序加双指针的策略。首先对数组排序，然后固定第一个数 nums[i]，并将问题转化为在剩余部分寻找和为 -nums[i] 的两数。通过双指针 L 和 R 向内收缩来调整和

该题解使用双指针实现 O(N)最优解。算法从最大宽度开始，每轮计算面积后，贪心地移动高度。较短的指针移动较短板是为寻找更高的边界，从而突破当前高度限制，确保不错过最大面积。当两指针相遇时，循环终止，返

该题解使用双指针（快慢指针 i,j）实现 O(N) 原地操作。通过判断 i 是否等于 j，算法确保只有找到非零元素时才将其赋值覆盖到 j 的位置，并把原 i 位置归零。

该算法利用 Set 实现 O(1) 查找和去重。通过 判断 x-1 不存在 来识别序列起点，确保每个序列只被计算一次。再用 while 循环 找出终点

采用哈希表（Map） + 排序的方法将字母异位词分组。通过将每个字符串排序生成唯一 Key，利用 Map 的 O(1)查找实现快速分组

这是一道经典的两数之和问题。 该题解提供了两种解决“两数之和”的方法： 暴力枚举（Brute Force）：使用双重循环穷举所有可能的数对 哈希表（Map）：利用哈希表