口木西成

概述并查集是用来解决集合的合并和查找的数据结构。提供两个基本操作即find(int i)：查找I所归属的集合，通常使用find(i)和find(j)判断i和j是否连通，即是否属于同一个集合。union(int i , int j)：合并两个集合，操作后I所在集合和所有元素和J所在集合的所有元素都连通。每个方法的对应思路：初始化：用森林表示图的连通性，每个节点都有一个指针指向父节点。一开始各个节点都是单独的，所以指向自己。合并：让节点较少的树连接到较多的树下面，避免出现链式情况。连通分量–。

总纲双指针指在遍历过程中使用两个指针进行扫描达到目的。大致分为快慢指针(相同方向)和左右指针(相向方向)。值得一提的是，左右指针是很多算法的基础和搭配，如 归并排序、滑动窗口、字符匹配、单调栈等。快慢指针快慢指针一般解决链表问题。指针初始化指向 head，前进时 fast 在前，slow 在后，具体的步幅根据题目决定。题目举例题号题目难度141环形链表简单...

总纲思路很简单，细节是魔鬼。分为三个常用场景：寻找一个数，寻找左侧边界，寻找右侧边界。最后给出力扣上的题目例子。基础框架int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0, right = ...; while(...) { int mid = (right + left) / 2; ...

基本解法回溯问题，其实就是一个决策树遍历。要考虑三个问题。路径：已做出的选择。选择列表：当前能做的选择。结束条件：到达决策树的叶子节点，不能选择时。其实回溯问题可以理解为动规的暴力解法，而且是没有重叠子问题的动规。result = []public void backtrack(路径, 选择列表): if 满足结束条件 result.add(路径); ...

基本解法设置左右指针，初始化都为0，把[left,right]当成一个窗口；不断增大right，直到窗口内的子串符合要求；不断增大left，缩小窗口直到窗口内子串不符合要求，在缩小left时记录结果；直到right到达字符串串尾。对于如何判断是否符合要求，建立两个哈希表，一个needs记录pattern子串中字符出现次数，一个windows记录当前窗口子串中字符出现次数。用一个mat...