Cesar_x的博客

降低时间复杂度为O（n)：当一个数是连续序列的第一个数的情况下才会进入内层循环，然后在内层循环中匹配连续序列中的数，因此数组中的。3.遍历去重后的set，加上if条件（当一个数是连续序列的第一个数的情况下才会进入内层循环）2. 遍历数组nums中的每一个数并存入set中（去重）。创建一个HashSet，值的类型是int。4.循环遍历求出当前最长连续序列。5.每次遍历更新最长连续序列的值。

也可以理解为双指针法的一种，通过不断调节子序列的起始位置和终止位置，从而得到我们想要的结果。只用一个for循环，那么这个循环中的索引一定是终止位置。窗口起始位置如何移动：通过每次满足 sum >= target 时 让 sum -= nums[i--];也就代表窗口开始缩小了，向前移动了。窗口内容：满足 和 >= target 的长度最小的连续子数组。窗口的结束位置：遍历数组的指针，也就是for循环中的索引。暴力算法会导致超时，使用滑动窗口解决。时间复杂度：O(n)

如果要移除的元素恰好在数组的开头，例如序列 [1,2,3,4,5]，当 val 为 1 时，我们需要把每一个元素都左移一位。实际上我们可以直接将最后一个元素 5 移动到序列开头，取代元素 1，得到序列 [5,2,3,4]，同样满足题目要求。时间复杂度：O(n)，其中 n 为序列的长度。时间复杂度：O(n)，其中 n 为序列的长度。数组的元素在内存地址中是连续的，不能单独删除数组中的某个元素，只能覆盖。空间复杂度：O(1)。空间复杂度：O(1)。快指针：寻找新数组的元素（不包含目标值元素的数组）

while(left <= right) 中的符号必须是 <= 因为在这个区间里，left == right是有意义的if（nums[middle] > target) 那么重新定义左区间时 右边界 right = middle -1 ,因为当前这个nums[middle]一定不是target那么接下来要查找的左边界结束下标位置就是middle-1return mid;初始赋值 right = nums.length；

4. 检查这个键是否存在于map中，如果存在，就将s添加到对应的列表中；否则，创建新的列表，并将键和列表添加到map中。如何将每个字符串转换成一个统一的标识，这样同一组的异位词会有相同的标识，然后根据这个标识来分组。1. 创建一个HashMap，键的类型是String，值的类型是List<String>。5. 最后，将map中的所有值（即各个列表）收集到一个List中，作为结果返回。3. 对每个s，将其转换为字符数组，然后排序，再转换为字符串作为键。2. 遍历输入的字符串数组strs中的每一个字符串s。