题目解析
题目选择： 我选择了豆包MarsCode AI 刷题题库中的一道经典题目——“迷人数列”。题目要求统计一个数列中有多少个连续的子序列是“迷人的”，即子序列的最大值和最小值之差不超过某个给定的阈值 k。
思路解析：
问题理解： 首先，我们需要理解什么是“迷人数列”。对于一个子序列，如果其最大值和最小值之差不超过 k，则该子序列是“迷人的”。
数据结构选择： 为了高效地找到子序列的最大值和最小值，我们可以使用双端队列（deque）来维护当前窗口的最大值和最小值。
算法步骤：
- 使用两个双端队列 `max_deque` 和 `min_deque` 分别维护当前窗口的最大值和最小值。
- 遍历数列，每次移动窗口时，更新这两个队列。
- 如果当前窗口的最大值和最小值之差超过 `k`，则移动窗口的起始位置，直到满足条件。
- 统计所有满足条件的子序列。
图解：
- 假设数列为
[3, 1, 2, 4]，阈值k = 2。 - 初始窗口为
[3]，最大值和最小值之差为0，满足条件。 - 移动窗口到
[3, 1]，最大值和最小值之差为2，满足条件。 - 继续移动窗口，直到遍历完整个数列。
代码详解：
python
from collections import
deque
def solution(n, k, sequence)
:
max_deque = deque()
min_deque = deque()
count = 0
left = 0
for right in range(n):
# 更新最大值队列
while max_deque and
sequence[max_deque
[-1]] <= sequence
[right]:
max_deque.pop()
max_deque.append
(right)
# 更新最小值队列
while min_deque and
sequence[min_deque
[-1]] >= sequence
[right]:
min_deque.pop()
min_deque.append
(right)
# 检查当前窗口是否满足
条件
while sequence
[max_deque[0]] -
sequence[min_deque
[0]] > k:
if max_deque[0]
== left:
max_deque.
popleft()
if min_deque[0]
== left:
min_deque.
popleft()
left += 1
# 统计满足条件的子序列
数量
count += (right -
left + 1)
return count
知识总结
新知识点：
双端队列（deque）： 在处理滑动窗口问题时，双端队列是一个非常有效的数据结构。它可以快速地在队列的两端进行插入和删除操作。 滑动窗口： 滑动窗口是一种常见的算法技巧，用于解决数组或链表中的子序列问题。通过维护一个窗口，可以高效地找到满足条件的子序列。
理解与建议：
双端队列的应用： 双端队列在处理滑动窗口问题时非常有用，尤其是在需要维护最大值和最小值的情况下。理解其工作原理和使用场景，可以帮助我们更好地解决类似问题。 滑动窗口的灵活性： 滑动窗口算法可以应用于多种场景，如字符串匹配、子数组问题等。掌握这一技巧，可以大大提高解题效率。
学习建议：
多练习： 通过大量的练习，熟悉双端队列和滑动窗口的使用场景和技巧。 总结归纳： 每次刷题后，总结遇到的问题和解决方法，形成自己的知识体系。 交流讨论 与其他同学交流讨论，分享解题思路和经验，互相学习。
学习计划
高效学习方法：
制定刷题计划 根据自己的时间和能力，制定一个合理的刷题计划。可以按照题目的难度和类型进行分类，逐步提高难度。 错题分析： 对于做错的题目，不仅要找出错误原因，还要深入分析问题的本质，避免再次犯同样的错误。 定期复习： 定期复习之前做过的题目，巩固知识点，加深理解。
错题学习：
记录错题： 将做错的题目记录下来，分析错误原因，并总结出解决方法。 针对性练习： 针对错题进行针对性练习，直到完全掌握相关知识点。
工具运用
AI 刷题功能：
智能推荐： 利用豆包MarsCode AI 的智能推荐功能，根据个人水平推荐合适的题目，提高学习效率。 错题分析： AI 可以帮助分析错题，提供详细的错误原因和解决方法，帮助我们更好地理解问题。
结合其他资源：
在线课程： 结合在线课程学习相关知识点，加深理解。 论坛讨论： 参与编程论坛的讨论，与其他同学交流经验，互相学习。 书籍阅读： 阅读相关书籍，系统学习算法和数据结构知识。
实用建议： 多角度学习： 结合多种学习资源，从不同角度理解问题，提高学习效果。 持续学习： 编程是一个持续学习的过程，保持学习的热情和动力，不断提升自己的能力。
