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前端算法必备：滑动窗口从入门到很熟练（最长/最短/计数三大类型） 在算法面试中，子串、子数组相关的问题频繁出现，暴力枚举往往因 O(n²) 时间复杂度超时。而滑动窗口算法，凭借其 O(n) 的高效性能

前端算法必备：双指针从入门到很熟练（快慢指针+相向指针+滑动窗口） 📑 目录 一、双指针是什么？ 二、双指针的分类 2.1 快慢指针 2.2 左右指针（相向指针） 2.3 同向指针（滑动窗口） 2.3

前端必备动态规划：10道经典题目详解（DP五部曲实战） 动态规划零基础的可以先补下 从经典问题入手，吃透动态规划核心 用填充表格法-吃透01背包及其变形 用填充表格法-继续吃透完全背包和多重背包及其变

用填充表格法-继续吃透完全背包及其变形 动态规划中的「完全背包问题」是算法学习的核心考点之一，其衍生的「计数、最值、布尔判断」等变形题更是频繁出现在面试和算法竞赛中。很多初学者容易被「一维优化」「遍历

用填充表格法吃透01背包及其变形 01背包问题是动态规划（Dynamic Programming, DP）领域最经典、最基础的模型之一，后续很多复杂的DP问题都可看作是它的变形或延伸。本文将从"表格可

从经典问题入手，吃透动态规划核心（DP五部曲实战） 动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是算法面试中的高频考点，其核心思想是「将复杂问题拆解为重叠子问题，通过存储子问题的解避免

学习卡特兰数：从原理到应用，解决所有递推计数问题 在组合数学和算法面试中，有一类问题始终占据重要地位——它们的答案都指向同一个数列：卡特兰数。无论是“合法括号组合”“出栈序列计数”，还是“二叉搜索树形

- Source：指「原始源码（Source Code）」—— 即开发者编写的未编译、未压缩的代码（如 ES6/TS 代码、React/Vue 源码）； - Map：指「映射（Mapping）」——

滑动窗口的核心是「用单调性压缩遍历维度」，剪枝只是优化手段。掌握它的关键在于： 1. 判断问题是否满足「连续区间+状态单调性+状态可快速更新」； 2. 根据目标（最长/最短/计数）确定「缩窗口条件