二分查找
经典题目：有很多，懒得举例子了
- 直接说结论，二分查找这个思想是经常出现的，如果出现logN这种时间复杂度，那二分查找大概率是跑不了的
- 思路简单，但是它的难点就是在于扣细节，比如循环条件是 left < right 还是 left <= right。新的left = mid + 1 还是 mid（right同理也是这样）
- 代码随想录里给出的答案是利用不变量原则，中译中就是：选择了怎样的区间，就按照配套的方式决定边界，以下就暂时当作一种固定模板了。
- 第一种：定义target在[left,right]里，那么此时，循环条件就要是while(left <= right) 因为此时两值相等有意义，而确定left就是用 left = mid + 1。right = mid -1。毕竟nums[mid]已经被遗憾退场.jpg了
- 第二种则是target在[left,right)里。此时，left == right在此区间无意义。而确定left时，虽然还是left = mid + 1。但是right 就是 right = mid
移除元素
经典题目：27
- 是的，又是我们的老朋友，双指针
- 毕竟该题的题干里虽然有一段写的让人不知道它在干什么，但是题的意思就是在原本的数组上做到把特定值消除（通过改变数组长度的方式） 那么很简单直白，把特定值都移到后面去然后断尾就行了。
- 不过记得，如果是那种从头尾开始相近的双指针，记得也要先把right指针指到不是val的位置，要不然消除了个寂寞。顺便，这里也用不到交换元素，无脑消除代替就可以了x 直接nums[left] = nums[right]
有序数组的平方
题目：977
- 怎么说呢，简单来说，就是平方然后Arrays.sort
- 不简单来说，好像得用到双指针
- ......只说可以试试让时间复杂度变O（n)，没说不能变空间复杂度啊。弄个新的数组，空间大小和原数组一样
- 毕竟越靠近中心越低，所以左右指针从首尾开始，看谁的平方大，就把该数的平方放到答案数组的最后一位，然后逐渐前推，左右指针也逐渐靠近
长度最小的子数组
题目：209
- 滑动窗口desu
- 滑动窗口三要素
- 窗口内是什么
- 如何移动窗口初始位置
- 如何移动窗口结束位置
- 于是，我们的老朋友，双指针又来了。只要窗口内的值>= target，就移动窗口初始位置，并且记得把窗口内的值减小
- 初始位置left只负责移动然后减小要被淘汰的值即可，增加窗口内的值靠right移动就行
- Integer.MAX_VALUE挺实用的，就是有一个结果你得用它跟别的数来回比较才能出来，但是你又找不到合适的具体的值，那么，如果所求result是比较下的较小值，可以刚开始设它的默认值为Integer.MAX_VALUE。
螺旋矩阵II
题目：59
- 纯纯的考验代码逻辑能力
- 这种涉及到循环的或者看起来麻烦的，就更要在变换中寻找定量了。即作为螺旋矩阵，确定每个方向的循环一次走多少步。这里可以以矩阵的四角为分界点，然后开始四次循环，四次循环为一圈
- 一圈解决后，再去找要走多少圈才可以走完全部矩阵。loop < n / 2。可以光看左上角的循环区域，发现从行数看，只有 n / 2那样。
