2301_76657443的博客

本文是递归算法系列的第5篇，聚焦FloodFill算法专题。通过对比FloodFill与网格DFS的核心差异，总结出FloodFill的特点是不需要回溯和恢复现场，直接修改原数组进行填充。文章提供了FloodFill的通用模板和六个典型应用案例，包括图像渲染、岛屿数量统计、最大面积计算等，详细分析了每种应用的具体实现方法和关键技巧。特别强调了避免无限递归等常见错误，帮助读者掌握FloodFill算法的核心思想和实践要点。

本文详细总结了回溯算法的十大类型，系统分析了各类问题的特征与解题模板。文章首先阐述了回溯算法的本质是"尝试-撤销"的递归过程，强调恢复现场的关键时机。然后通过对比表格清晰呈现了全排列、子集、组合等七种基础类型的区别，包括集合来源、check数组使用、for循环起点等核心特征，并提供了标准代码模板。对每种类型都结合LeetCode典型题目进行实例说明，如全排列型需要从头遍历和check数组，而子集型则通过index参数避免重复。文章特别指出判断问题类型的关键因素，帮助读者快速定位适用解法，

本文是递归算法系列的第2篇，重点探讨二叉树DFS的递归解法。主要内容包括： 三种遍历方式及其适用场景： 前序遍历（自顶向下）适合需要先处理父节点的题目 中序遍历（左中右）适用于BST相关问题 后序遍历（自底向上）适合需要先知道子树信息的题目 两种递归返回值模式： void返回值+全局变量：适用于需要遍历所有路径、结果累积的情况 bool返回值：适用于找到一个答案就停止、需要提前终止的题目 特别针对BST验证等典型问题，分析了常见错误模式，如仅判断当前节点而忽略子树范围限制等，并给出了正确的解法思路。 文章通

本文是递归算法系列的第一篇，主要讲解递归基础与思维方法。文章首先介绍了递归的本质，即通过将大问题分解为同类型小问题并逐步求解。然后提出递归三要素：递归出口、递归体和返回值，并强调递归思维的关键在于"只考虑当前层做什么"。接着详细阐述了递归函数设计的五步法：明确函数语义、找递归出口、确定子问题、设计递归体和检查语义一致性。文章还对比了void和bool/int两种递归返回值的使用场景，并列举了常见错误及解决方法。最后提供了递归模板和实战示例，帮助读者系统掌握递归算法的实现技巧。

这篇文章总结了队列和BFS在树结构中的应用，通过4道LeetCode题目的实战演练，展示了层序遍历的核心思路和常见技巧。文章从N叉树的基础结构讲起，详细解释了如何通过队列实现分层处理，并针对不同类型的层序遍历问题（如锯齿形遍历、计算最大宽度）给出了具体解决方案。关键点包括：使用q.size()固定当前层节点数、二叉树编号技巧计算包含null的宽度、以及模板化思维处理BFS变形问题。最终作者成功实现了4道题目的全AC，并总结出通用的BFS解题框架。

本文记录了栈专题的学习过程，通过5道典型题目总结了栈的应用场景和解题技巧。主要收获包括：1）用字符串模拟栈操作；2）处理运算优先级时加减法入栈、乘除法即时计算；3）嵌套结构使用双栈处理；4）验证栈序列的模拟方法。重点强调了手动模拟的重要性，并总结了常见错误点（栈非空判断、索引移动、短路求值顺序）。文章提供了栈的典型应用场景分类和核心代码模板，帮助读者掌握栈这一数据结构的解题思维。

本文总结了字符串专题的学习过程，重点掌握三个核心概念：1）字符串比较的横向/纵向方法；2）回文串处理的中心扩散法；3）大数运算的模拟技巧。作者通过4道典型题目实践，详细记录了字符转换、索引判断等易错点，并提炼出核心模板。特别强调大数运算需要模拟手工计算过程，注意字符与数字转换方向（字符转数字减，数字转字符加）和索引判断的边界条件。文章以问题导向的方式呈现学习路径，对字符串处理的常见陷阱和解题思路进行了系统梳理。

本文总结了哈希表的学习和应用过程。作者通过4天分散学习，完成了8道哈希表相关题目，涵盖基础哈希和前缀和+哈希表两类题型。学习过程分为三个阶段：最初对哈希表仅停留在概念层面；中期在实践中踩坑，遇到容器选择、数组比较等问题；后期终于理解哈希表本质是空间换时间，掌握其三种主要用途（判断存在性、统计频次、分组）及对应容器选择原则。文中详细分析了典型题目解法，如两数之和的哈希优化、字符重排的数组模拟技巧等，并总结了常见错误和模板代码。最终作者建立起哈希表应用的决策树，从困惑到掌握这一重要数据结构。

本文总结了归并排序的核心算法及其在统计类问题中的应用。通过4道编程题（排序数组、逆序对、右侧更小元素、翻转对），深入探讨了归并排序的分治思想、性能优化技巧以及索引数组等关键概念。重点分析了归并排序与快速排序的差异，归纳了统计类问题的两类处理策略（合并统计和分步统计），并详细记录了5个典型错误案例（包括性能优化、边界条件和统计逻辑混淆等）。文章特别强调了索引数组这一重要技巧，它能够有效解决排序过程中的元素追踪问题。通过实践-错误-修正的过程，展示了如何从算法原理转化为实际代码实现。

本文总结了分治算法中的快速排序专题，在1天内完成4道相关题目并全部通过。主要内容包括： 分治算法核心：介绍分治三要素（分、治、合）及其适用条件，对比快速排序、归并排序和二分查找的分治方式。 快速排序优化：讲解传统快排的问题，提出随机基准+三块划分的优化方案，通过荷兰国旗问题演示三指针法的实现细节。 题目详解： 颜色分类（三指针分区） 快速排序（随机基准+三块划分） 数组第K大元素（快速选择优化） 最小K个数（返回值处理差异） 关键收获：掌握快速选择算法将时间复杂度从O(nlogn)优化到O(n)的核心思想，

模拟算法专题总结 核心要点 模拟算法特点：直接按照题目描述实现逻辑，不依赖复杂算法技巧，重点在于理解题意和细节处理 典型解题步骤： 明确题目要求 分析输入输出边界 设计模拟过程 处理特殊情况 常见模拟类型： 字符串处理（替换问号、外观数列） 时间区间模拟（提莫攻击） 状态转换模拟（Z字变换、数青蛙） 关键技巧： 边界条件检查 状态变量管理 字符串拼接优化 易错点： 运算符混淆（= vs ==） 数组越界 状态切换时机 模拟算法强调代码实现能力，需要培养对题目细节的敏感度和处理边界条件的能力。

本文总结了二分查找算法的学习经验，重点分析了常见错误与解题技巧。作者通过3天时间刷完9道二分题，将题目分为标准二分、边界二分和旋转数组三类。核心内容包括：1）二分查找前提条件（有序或两段性）；2）两种模板（标准查找和边界查找）的区别与应用；3）五个典型错误（循环条件、整型溢出、搜索条件、数组越界、边界遗漏）。特别强调"两段性"概念在旋转数组问题中的重要性，并提供了通用代码框架。文章通过具体错题分析，如LeetCode 704的标准二分错误和LeetCode 69的整型溢出问题，深入剖析了

位运算专题总结：从变量初始化陷阱到理解异或分组 核心内容总结 本文系统总结了位运算的5大核心应用和8类常见错误。通过10道典型题目，作者深入分析了位运算的关键技巧： 五大经典应用 位图思想：用整数的位代替数组 异或消消乐：找唯一出现元素 异或分组：分离两个不同元素 位计数法：统计每位出现次数 位运算加法：模拟硬件加法过程 八大常见错误 数组索引越界 位运算未赋值 循环变量被修改 整型数值溢出 变量初始化不全 索引与值混淆 循环范围错误 位判断条件错误 实用技巧 n & (n-1)清除最低位1 异或的

前缀和算法总结 前缀和是一种用于高效计算数组区间和的预处理技术，主要分为一维和二维两种形式。核心思想是预先计算并存储前i项的和，将区间查询转化为两次取值运算，时间复杂度从O(n)降至O(1)。 核心公式： 一维：sum[l,r] = dp[r+1] - dp[l] 二维：sum = dp[x2+1][y2+1] - dp[x1][y2+1] - dp[x2+1][y1] + dp[x1][y1] 三大应用场景： 基础区间和查询（数组存储） 特定子数组统计（配合哈希表） 二维矩阵区域和计算 典型题目： 基础：

用两个变量（left和right）指向数组的不同位置，通过移动它们来解决问题。两个指针怎么初始化？两个指针怎么移动？什么时候停止？这是我最常犯的错误！// ❌ 错误写法：if(right!= 0) // right是索引target = -c // c是索引while(hash[right] > 1) // right是索引// ✅ 正确写法：= 0) // nums[right]是值target = -nums[c] // nums[c]是值。

摘要：滑动窗口算法学习总结 用3天时间完成8道滑动窗口题目，全部AC。总结出两种滑动窗口类型：可变窗口（求最长/最短子数组）和固定窗口（异位词问题）。重点掌握窗口扩张/收缩条件判断，以及valid计数器的使用技巧。典型题目包括无重复字符的最长子串（LeetCode 3）和最小覆盖子串（LeetCode 76）。在实现时需注意索引与值的区分，以及结果更新时机（求最长在while外，求最短在while内）。通过模板化练习，已能识别并解决常见错误。