🧠 如何识别哪种数据结构与算法方法解决哪类问题
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内容提要
本文介绍了在数据结构与算法中，根据问题类型选择合适的解决技术，如递归、动态规划和贪心算法。提供了常见技术的应用场景、识别方法及示例，帮助读者有效解决编程问题。
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关键要点
- 在数据结构与算法中，选择合适的解决技术比实现技术更重要。
- 常见的技术包括递归、回溯、动态规划、贪心算法、堆、图算法等。
- 递归适用于分治法、树/图遍历和组合问题。
- 回溯用于探索所有配置并满足约束条件的问题。
- 动态规划适用于具有最优子结构和重叠子问题的问题。
- 贪心算法适用于局部最优选择能导致全局最优的问题。
- 堆用于快速访问最大/最小元素的问题。
- 图算法用于处理节点、边、路径和连接性的问题。
- 滑动窗口适用于固定或可变大小的连续子数组问题。
- 双指针适用于有序数组或字符串的问题。
- 二分查找适用于有序数据或搜索空间的问题。
- 哈希用于快速查找、频率计数和检测重复元素。
- 总结了多种模式及其适用场景，帮助识别和解决编程问题。
- 建议先尝试暴力破解，然后进行优化。
- 学习将问题陈述转化为模式，并通过LeetCode标签进行模式识别练习。
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