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（Binary Tree）是一种树形数据结构，其中每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。二叉树在算法和计算机科学中具有广泛的应用，特别是在表达式解析、搜索算法、排序算法、优先级队列、堆和其他数据结构中。递归：迭代：回溯：动态规划：分治法：原题链接：二叉树的中序遍历方法2–使用栈栈（Stack）：利用栈来模拟递归的行为。栈在遍历左子树时保存节点，确保能够回到父节点，并遍历右子树。对于二叉树的中序遍历，访问节点的顺序是：。代码的关键在于使用了一个来模拟递归调用的过程。题目: 二叉树的最大

因为 HashSet 使用的是对象的引用进行比较，所以如果两个节点是同一个节点（即内存地址相同）,HashSet 会检测到这个重复的引用，从而判断链表中存在环。我的思路是通过排序后的字符串作为哈希表的键，将原字符串作为值添加到相应的键对应的列表中。否则，更新 merged 列表中最后一个区间的结束值。思路是通过遍历两个链表，计算对应节点值与进位的和，处理进位并构建新链表，最后返回不含虚拟头节点的结果链表。评论区看到一个【还有句话：走到尽头见不到你，于是走过你来时的路，等到相遇时才发现，你也走过我来时的路。

它可以看作是链表与二分查找的结合体，能够在保持数据有序的同时，实现快速的查找，时间复杂度与平衡树（如红黑树）相同，但实现上更为简单。，但是其底层结构需要维护多个层次的节点分裂、合并等复杂操作，特别是在插入和删除时，涉及平衡和重构，带来较高的性能成本。，但其结构更简单，动态操作（如插入、删除、更新）的实现也更加直接，符合 Redis 追求简洁高效的设计理念。删除操作与查找操作类似，从最高层开始查找需要删除的元素，找到元素后，在每一层级的链表中删除该元素的索引。：Redis 的有序集合为什么不使用B+树？

二叉树（Binary Tree）是一种树形数据结构，其中每个节点最多有两个子节点，通常称为左子节点和右子节点。二叉树是各种树结构的基础，广泛应用于数据存储、排序、搜索等领域。

堆是一种优先级队列实现，通常用于高效地找出最值（最大或最小值）。堆的每个父节点都和其子节点满足一定的关系。是堆调整操作的核心，用来维护堆的性质。是堆（Heap）数据结构的两种类型，它们都是。个元素，这些元素在数组中的索引是从。堆可以使用数组来实现，这是由于堆的。假设堆中某个节点位于数组的索引。最小堆（又称：小根堆，小顶堆）最大堆（又称：大根堆，大顶堆）结构具备的特性使得它可以。映射到一个一维数组中。

在 0-1 背包问题中，给定一个背包的最大容量W，以及n重量：第i个物品的重量为wt[i]价值：第i个物品的价值为val[i]目标是选择若干个物品装入背包，使得在不超过背包最大容量W的前提下，装入背包的物品的总价值最大。注意：0-1 背包中的 “0-1” 指的是每个物品只能被选取一次（即要么选择该物品，要么不选，不存在把物品拆一半放入背包）。这个0-1背包问题很经典。详情可以买本labuladong的算法笔记这本书看看，或者去网站看。

设 currentSum 表示当前的前缀和，也就是从数组起点到当前位置的元素之和。我们希望找到一个子数组，使得这个子数组的和等于 k。假设我们当前遍历到数组位置 j，当前的前缀和为 currentSum。具体来说，遍历字符串 s，并用变量 preSign 记录每个数字之前的运算符，对于第一个数字，其之前的运算符视为加号。（因为已知k，不知道sum[i-1] ，所以把k移到等号左边，看map中是否包含sum[i-1]，包含则说明。O(n) 检查回文（reverse() 需要 O(n)）方法1：暴力（通过了）

确定DP数组（或表）中的状态代表什么。状态通常是对问题的某一方面的描述，可以是一个数组或矩阵中的一个元素。

拿到一个题目要认真读题(建议读2遍)，没思路可以看一下提示，有时候提示会给你一些解题思路的不要被给的输入输出示例迷惑了，有时候会干扰你解题的。

回溯算法是一种通过逐步构建解决方案来解决问题的方法。全排列问题是其中一个经典的应用之一。它的基本思想是尝试所有可能的排列方式，并逐步构建解决方案，如果发现当前尝试的排列不符合条件，则回溯到上一步，尝试其他可能的选择。回溯算法本质就是DFS，深搜。全排列就是可以画成一棵树。有三个概念要清楚。选择列表路径 结束条件选择列表指的是在每一步中可以做出的选择，即当前可用的候选元素或者决策。在全排列问题中，选择列表就是尚未被选取的数组元素。路径指的是当前已经做出的选择，即当前已经形成的部分排列。