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总算是坚持下来了。 在过去的两个月中，我在代码随想录算法训练营的学习之旅中获得了丰富而深刻的体验。从基础的数组、链表，到复杂的哈希表、字符串处理；从栈与队列的基本操作，到二叉树的深入探究，我每一天都在

84. 柱状图中最大的矩形 思路 如果当前条形的高度大于栈顶条形的高度，我们将它的索引压入栈中。 否则，我们一直从栈中弹出条形，直到栈顶的条形的高度小于当前条形的高度。每次我们弹出一个条形时，我们计算

503. 下一个更大元素 II 思路 我们可以对单调栈算法进行一点改进来处理循环数组。关键是我们需要"虚拟"地遍历两次数组，以确保对于循环数组中的每个元素，我们都检查了它之后的所有可能的更大元素。实际

739. 每日温度 思路 单调栈的核心思想是：维护一个栈，使得栈中的元素保持单调递增或递减。在这个问题中，我们希望找到下一个更高的温度，因此我们需要维护一个单调递减栈，栈中存储的是数组下标，而非温度值

647. 回文子串 思路 为了统计字符串中回文子串的数量，我们可以使用动态规划的方法。这里是一个可能的解决方案的步骤： 确定dp数组以及下标的含义： dp[i][j] 表示字符串从索引 i 到 j 的

583. 两个字符串的删除操作 思路 1. 确定dp数组（dp table）以及下标的含义 我们可以定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示 word1 的前 i 个字符和 word2 的

392. 判断子序列 思路 确定 dp 数组（dp table）以及下标的含义 dp[i][j]：表示字符串 s 的前 i 个字符是否是字符串 t 的前 j 个字符的子序列。 确定递推公式 当 s[i

1143. 最长公共子序列 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。 思路 动态规划五部曲 确定 dp 数组（dp table）以及下标的含义 dp[i][j]：字符串 text1

300. 最长递增子序列 思路 确定 dp 数组（dp table）以及下标的含义 dp[i]：以 nums[i] 结尾的最长递增子序列的长度。 确定递推公式 dp[i] = max(dp[i], d