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LeetCode冥想：数据结构与算法概念的可视化之旅（手册）
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原文英文，约14900词，阅读约需55分钟。
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内容提要
本文探讨了将LeetCode问题解决过程与冥想结合的方法，强调以有条理和放松的方式学习数据结构和算法。基于Blind 75列表，介绍了动态数组、哈希表和前缀和等概念，鼓励读者耐心理解原理，而非仅仅解决问题。
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关键要点
- 将LeetCode问题解决过程与冥想结合，强调有条理和放松的学习方式。
- 基于Blind 75列表，介绍动态数组、哈希表和前缀和等概念。
- 鼓励读者耐心理解数据结构和算法的原理，而不仅仅是解决问题。
- 学习前需要对TypeScript/JavaScript和Python有一定了解，基本的Big O表示法知识也有帮助。
- 动态数组是灵活的，可以在执行过程中改变大小，时间复杂度为O(1)访问元素，O(n)插入或删除元素。
- 哈希表通过键值对实现关联数组，平均情况下查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(1)。
- 前缀和是对一个序列的运行总和的序列，时间复杂度为O(n)。
- 双指针技术用于遍历数组，简单易用，适用于检查回文和求平方数组等问题。
- 滑动窗口技术用于处理子集操作，分为固定窗口大小和动态窗口大小。
- 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于有效地处理括号匹配等问题。
- 二分查找是一种高效的查找算法，时间复杂度为O(log n)。
- 链表是一种动态数据结构，分为单链表、双链表和循环链表，操作时间复杂度为O(n)。
- 树是一种非线性数据结构，二叉树和二叉搜索树是常见的树结构，插入和删除操作的时间复杂度为O(h)。
- 堆是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列，堆排序的时间复杂度为O(n log n)。
- 回溯是一种解决问题的策略，适用于生成子集等问题，理解起来较为复杂。
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