u013590327的博客

本题的思路，因为需要访问计算每一次的数据得到最大的那个值，为了n长的数组中，符合slect规律的话，可以先解决 n-1长度的情况下的选择最大值，因为选择是有限制的随机，并且最大的可能是不选，最小值是0，那么问题就会转化为，n长的数组规模下，n-1,给n数组带来变数的可能性，针对问题特性，新的数字给最大值带来了新的可能性那就是相隔一个的选择情况下加上新的n位置的数产生了最大值，或者当初n-1个数的值依然保持最大。递归调用可能会导致栈溢出，特别是对于大规模的问题，而迭代可以更容易地避免这种情况。

在平常的应用场景中很多时候需要将繁杂的信息进行融合，比如零散的时间戳信息进行合并，顺序链表的合并就完美的解决这种问题的痛点。相对于原本的直接合并然后再进行排序，数据结构的复杂度不一样，因此就有类似此题的北京。融合有序链表没必要使用这么大的复杂度。：创建虚拟头节点。// 创建一个虚拟头结点将 链表的val值设置为0，链表的next设置为NULL。在C++中，结构体（struct）和类（class）之间的主要区别可以简要描述如下：类的作用比起结构体。

【代码】LetCode刷题[简单题](3)检测最长公共字符串（排序的妙用）

堆栈的基本操作包括推入（push）元素到堆栈的顶部，弹出（pop）堆栈顶部的元素，以及查看（peek）堆栈顶部的元素，而不实际删除它。总的来说，堆栈数据结构的特征与现实世界中许多问题的本质相契合，使其成为解决这些问题的有力工具。2. 堆栈数据结构的出现确实是计算机科学和编程中的一项重大进步，它为许多问题提供了更为简洁和有效的解决方法。：数学中的许多概念，如函数调用、递归、树和图的遍历，与堆栈数据结构密切相关。1.现实世界中的递归问题，A0的问题解决取决于A1解决的前置条件，A1到A2，A2到A3等等。

这段C++代码的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是股票价格数组的长度。这是因为代码中使用了一个循环来遍历整个股票价格数组，每次循环都只涉及常数时间的操作。，它们的数量不随输入数据规模增加而变化。因此，这个算法的空间复杂度是恒定的，与输入数据规模无关。空间复杂度是 O(1)，即常数空间。这是因为代码中只使用了常数个额外变量来存储状态，例如。直接遍历每次都返回买的结果，相当于跟随时间进行遍历，然后计算得到最大值。对于输入的价格首先要获取输入的长度。针对输入的是否为空则提前终止代码。