MTYSYS19990212的博客

摘要： 「缺失的第一个正数」问题要求在O(n)时间、O(1)空间内，通过原地哈希将数组本身转化为哈希表。核心思路是让正整数x占据索引x-1的位置，通过交换实现原地存储。最终遍历数组，首个不满足nums[i]=i+1的索引i+1即为答案。该方法避免了额外空间，典型场景包括数据校验和快速定位缺失值。从暴力解法（O(n²)）到哈希优化（O(n)空间），最终演进出最优的原地哈希方案，完美符合题目限制条件。

本文探讨了「除自身以外数组的乘积」问题的解法优化路径。首先分析暴力解法（O(n²)时间）的不足，提出通过前缀/后缀乘积数组（O(n)时间/空间）来避免重复计算。最终给出最优解法：利用输出数组存储前缀积，配合临时变量计算后缀积，实现O(n)时间复杂度和O(1)额外空间复杂度（输出数组除外）。文章通过具体示例和代码实现，展示了如何逐步优化该问题的解决方案。

摘要： 「合并区间」问题考察排序与贪心策略的结合，通过合并重叠或相邻区间返回不重叠结果。暴力解法（两两比对）效率低（O(n²)），优化解法先按起始值排序（O(n log n)），再单次遍历合并（O(n)），显著提升效率。适用于日程冲突检测等场景。示例：输入 [[1,3],[2,6]] 输出 [[1,6]]，核心步骤为排序后比较相邻区间边界，动态更新合并结果。

摘要：LeetCode经典入门题「两数之和」通过暴力解法和哈希表优化两种方案，展示了算法优化的核心思维。暴力解法采用双重循环遍历所有组合，时间复杂度O(n²)；而优化方案利用哈希表存储已遍历元素，将查找时间降至O(1)，实现O(n)时间复杂度。该题体现了「空间换时间」的优化策略，是理解数组遍历和哈希表应用的典型案例。掌握这一思路后，可进一步挑战三数之和、四数之和等进阶题目。

本文介绍了LeetCode经典题目「无重复字符的最长子串」的三种解法：暴力枚举法（O(n²)）、基础滑动窗口（O(n)）和优化滑动窗口（哈希表优化）。通过图文示例和代码实现，详细解析了如何从双重循环逐步优化到O(n)时间复杂度的最优解，重点讲解了滑动窗口的核心逻辑和边界处理。该题目是学习字符串处理和算法优化的典型案例，实际开发中常用于去重和子串匹配场景。

双指针模板（反转、回文判断）。滑动窗口模板（子串问题通用框架）。KMP 算法模板（LPS 数组 + 匹配逻辑）。动态规划模板（字符串类 DP 状态定义通用思路）。理解底层存储特性，规避不可变性带来的性能问题。熟练运用双指针、滑动窗口等技巧，将复杂问题拆解为线性遍历。针对不同场景选择最优算法（如子串问题用滑动窗口，子序列问题用动态规划）。结合语言特性优化实现（如 Go 中的 rune、strings.Builder）。