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128. 最长连续序列给定一个未排序的整数数组 ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。请你设计并实现时间复杂度为 的算法解决此问题。示例 1：输入：nums = [100,4,200,1,3,2]输出：4解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。示例 2：输入：nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出：9提示：这个问题可以通过使用哈希表来解决。我们可以利用哈希表来记录每个数字是否出现过，以及它之前和之后的数字是否

时间复杂度：O(m + n)空间复杂度：O(k + min(m, k))，其中 k 是t中不同字符的数量，且 k <= n。在最坏情况下，空间复杂度为 O(m)。请注意，这里的分析假设字符集的大小（k）相对于 m 和 n 是较小的，这在实际应用中通常是成立的，因为字符集的大小通常是一个常数。如果字符集非常大，那么空间复杂度可能会接近 O(m) 或 O(n)。

给你一个整数数组nums，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。是数组中的一个连续部分。6连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。nums = [1]123如果你已经实现复杂度为O(n)的解法，尝试使用更为精妙的求解。

这种方法通过巧妙地利用双端队列的特性，能够高效地实时维护窗口内的最大值信息，从而在一次遍历中就得到所有窗口的最大值，达到了较好的时间和空间复杂度。的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的。滑动窗口的位置 最大值。滑动窗口每次只向右移动一位。

来存储前缀和以及其出现的次数，初始时前缀和为 0 的出现次数为 1。然后遍历数组中的每个元素。同时，将当前前缀和在哈希表中的出现次数加 1（如果已经存在就更新次数，否则添加新的项）。这样，通过一次遍历数组，利用哈希表快速查找和统计，就能高效地得到和为。是否在哈希表中，如果在，就说明存在一个子数组的和为。，那么将对应的出现次数累加到结果计数。我们使用前缀和的方法来解决这个问题。子数组是数组中元素的连续非空序列。对于当前元素，计算前缀和。首先，定义一个哈希表。

中等相关标签相关企业一个机器人位于一个m x n网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。问总共有多少条不同的路径？283从左上角开始，总共有 3 条路径可以到达右下角。1. 向右 -> 向下 -> 向下2. 向下 -> 向下 -> 向右3. 向下 -> 向右 -> 向下2862 * 109。

在代码中，使用了两层循环来遍历字符串`s`和单词字典`wordDict`。外层循环的次数为字符串`s`的长度，内层循环的次数为单词字典`wordDict`的大小。在空间方面，使用了一个布尔型数组`dp`来保存中间结果，其长度为字符串`s`的长度加1。返回 true 因为 "applepenapple" 可以由 "apple" "pen" "apple" 拼接成。动态规划的思想是通过保存已经计算过的子问题的结果，避免重复计算，从而提高算法的效率。其中，$n$为字符串`s`的长度。

这个过程中，实际上是在不断维护一个有序的尾部元素列表，每次新元素加入时，都通过二分查找找到合适的位置插入，以保证这个列表始终代表着最长递增子序列的尾部情况。是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4。这种方法巧妙地利用了贪心策略和二分查找来高效地求解问题。，找到其中最长严格递增子序列的长度。然后遍历输入数组中的每个元素。就是最长递增子序列的长度。

题目分析：要求计算给定字符串中最长的回文字符串。