技巧

LeetCode刷题时，你可能会用到以下常用的算法技巧和方法来解决问题：

1. 双指针技巧：

   • 快慢指针：用于检测链表中的循环、寻找中间节点等。
   • 对撞指针：用于有序数组的问题，如两数之和。

2. 滑动窗口：

   • 用于解决数组或字符串中的子元素问题，比如找到最长的无重复字符的子串。

3. 二分查找：

   • 用于在有序数组中快速查找元素，也可以用于解决一些最大化最小值问题。

4. 哈希表：

   • 用于快速查找、去重、以及用于解决两数之和等问题。

5. 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）：

   • 用于树和图的搜索问题，包括寻找路径、连通分量等。

6. 动态规划（DP）：

   • 用于解决最优子结构问题，比如最长公共子序列、最大子数组和等。

7. 贪心算法：

   • 用于解决局部最优解可以得到全局最优解的问题，比如区间覆盖、硬币找零。

8. 回溯算法：

   • 用于解决组合、排列、子集等需要枚举所有可能性的问题。

9. 分治算法：

   • 用于将大问题分解为小问题独立解决，然后合并结果，比如归并排序、快速排序。

10. 位操作：

    • 用于解决数字问题，可以提高计算效率，比如找出不重复的元素、计算两个整数的和。

11. 数学技巧：

    • 用于简化问题或直接计算结果，比如使用公式解决数学问题、素数筛选等。

12. 递归：

    • 用于解决可以分解为更小子问题的问题，递归通常与DFS结合使用。

13. 模拟：

    • 直接按照问题描述模拟整个过程，适用于那些没有明显算法技巧的问题。

14. 并查集：

    • 用于处理一些集合合并及查询问题，常用于图的连通分量问题。

15. 前缀和/积分图：

    • 用于处理数组/矩阵区域和的问题，可以快速计算出任意区域的和。

16. 单调栈/单调队列：

    • 用于解决需要维护数据集合中元素单调性的问题，比如找到下一个更大元素。

17. 树状数组（Binary Indexed Tree）和线段树：

    • 用于处理数据动态更新的情况下区间查询问题。

这些技巧在LeetCode上的问题中经常被用到，通常一个问题可能有多种解法，选择合适的算法技巧可以大大提高解题效率。熟练掌握这些技巧需要大量的练习和理解。