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代码随想录刷题列表

超威蓝猫 Dylan KwokApril 3, 2025About 8 min

数组

滑动窗口

最小滑窗模板：给定数组 nums，定义滑窗的左右边界 i, j，求满足某个条件的滑窗的最小长度。

while j < len(nums):
    判断[i, j]是否满足条件
    while 满足条件：
        不断更新结果(注意在while内更新！)
        i += 1 （最大程度的压缩i，使得滑窗尽可能的小）
    j += 1

最大滑窗模板：给定数组 nums，定义滑窗的左右边界 i, j，求满足某个条件的滑窗的最大长度。

while j < len(nums):
    判断[i, j]是否满足条件
    while 不满足条件：
        i += 1 （最保守的压缩i，一旦满足条件了就退出压缩i的过程，使得滑窗尽可能的大）
    不断更新结果（注意在while外更新！）
    j += 1

是的，关键的区别在于，最大滑窗是在迭代右移右边界的过程中更新结果，而最小滑窗是在迭代右移左边界的过程中更新结果。因此虽然都是滑窗，但是两者的模板和对应的贪心思路并不一样，而真正理解后就可以在lc.76，lc.904，lc.3, lc.1004写出非常无脑的代码。

时间复杂度为：O(N), 空间复杂度为：O(N).

链表

哈希表

字符串

双指针法

栈和队列

二叉树

二叉树做到了 21 题，暂时换个口味做做

回溯算法

回溯的模板

void backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }

    for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
        处理节点;
        backtracking(路径，选择列表); // 递归
        回溯，撤销处理结果
    }
}

回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。

回溯法就是暴力搜索，并不是什么高效的算法，最多在剪枝一下。

回溯算法能解决如下问题：

做到了第 18 题，换个口味

贪心算法

动态规划

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Dylan Kwok
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