字符串操作

字符串操作是編程中的基礎(chǔ)且重要的部分，它涵蓋了從簡單到復(fù)雜的多種問題。例如，最長字符串鏈（1048）要求我們找到字符串通過單次字符替換可以形成的最長鏈；最長回文子串（5）則是一個經(jīng)典的動態(tài)規(guī)劃問題；而最長公共子串（14）和最長公共子序列（1143）則考察了字符串之間的相似度度量。此外，無重復(fù)字符的最長子串（3）和翻轉(zhuǎn)字符串里的單詞（151）等問題則考驗了我們對字符串的遍歷和修改能力。

線性表

線性表是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中最基礎(chǔ)也是使用最廣泛的結(jié)構(gòu)之一。在這些問題中，旋轉(zhuǎn)圖像（48）展示了二維數(shù)組的操作技巧；螺旋矩陣（54）則要求我們以螺旋的方式遍歷矩陣；而盛水最多的容器（11）和三數(shù)之和（15）等問題則體現(xiàn)了對數(shù)組進行排序和遍歷時的高效算法設(shè)計。

隊列與棧

隊列和棧是兩種特殊的線性表，它們在解決特定問題時具有獨特的優(yōu)勢。例如，設(shè)計循環(huán)隊列（622）和設(shè)計循環(huán)雙端隊列（641）展示了隊列的靈活性和可擴展性；用隊列實現(xiàn)棧（225）則體現(xiàn)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的轉(zhuǎn)換和模擬；而矩形區(qū)域不超過K的*數(shù)值和（363）和接雨水（42）等問題則展示了棧在解決復(fù)雜幾何和面積計算問題時的強大能力。

鏈表

鏈表作為另一種重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在處理大量數(shù)據(jù)且需要頻繁插入和刪除操作時具有優(yōu)勢。例如，合并K個排序鏈表（23）和環(huán)形鏈表（141, 142）等問題考驗了我們對鏈表操作的熟練程度；而相交鏈表（160）和刪除鏈表的倒數(shù)第N個節(jié)點（19）則要求我們對鏈表進行高效的遍歷和修改。

哈希表

哈希表是一種通過哈希函數(shù)組織數(shù)據(jù)，以支持快速插入和查找的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在這些問題中，設(shè)計哈希集合（705）和設(shè)計哈希映射（706）是基礎(chǔ)操作；而字符串中的*個*字符（387）和四數(shù)之和（18）等問題則展示了哈希表在解決復(fù)雜問題時的應(yīng)用。

二叉查找樹/平衡樹

二叉查找樹及其變種是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的*話題，它們支持高效的查找、插入和刪除操作。例如，先序遍歷構(gòu)造二叉樹（1008）和二叉樹的前序遍歷（144）是基礎(chǔ)操作；而在每個樹行中找*值（515）和奇偶跳（975）等問題則考察了我們對二叉樹性質(zhì)的深入理解和算法設(shè)計能力。

堆/二叉堆

堆是一種特殊的完全二叉樹結(jié)構(gòu)，常用于實現(xiàn)優(yōu)先隊列。在這些問題中，數(shù)組中的第K個*元素（215）和滑動窗口*值（239）展示了堆在解決*/最小值問題時的效率；而前K個高頻單詞（692）和丑數(shù) II（264）等問題則進一步體現(xiàn)了堆在數(shù)據(jù)排序和篩選方面的應(yīng)用。

圖論

圖論是研究圖的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的數(shù)學(xué)分支，在編程中廣泛應(yīng)用于解決*、路徑規(guī)劃等問題。例如，島嶼數(shù)量（200）和課程表（207, 210）等問題展示了圖的遍歷和搜索算法；而單詞接龍（127）和克隆圖（133）等問題則考察了圖的構(gòu)建和轉(zhuǎn)換技巧。

排序算法

排序算法是算法設(shè)計中的基礎(chǔ)部分，它們以不同的方式將一組數(shù)據(jù)排序。例如，項目管理（1203）和*數(shù)（179）等問題要求我們設(shè)計高效的排序算法；而擺動排序（324）和尋找峰值（162）等問題則展示了排序算法在解決特定問題時的應(yīng)用。

迭代、遞歸與分治

迭代和遞歸是解決問題的兩種基本*，而分治策略則是一種將問題分解為較小子問題的有效算法設(shè)計*。例如，兩兩交換鏈表中的節(jié)點（24）和爬樓梯（70）展示了遞歸和迭代的應(yīng)用；而二分查找（704）和在排序數(shù)組中查找元素的*個和*一個位置（34）等問題則體現(xiàn)了分治策略的優(yōu)勢。

搜索算法

搜索算法是解決查找和路徑規(guī)劃等問題的關(guān)鍵。例如，矩陣中的最長遞增路徑（329）和打開轉(zhuǎn)盤鎖（752）等問題展示了深度優(yōu)先搜索（DFS）和廣度優(yōu)先搜索（BFS）的應(yīng)用；而單詞搜索（79）和路徑總和 II（113）等問題則考察了我們對搜索算法的理解和實現(xiàn)能力。

貪心算法

貪心算法是一種在每一步選擇中都采取在當(dāng)前狀態(tài)下*或*（即最有利）的選擇，從而希望導(dǎo)致結(jié)果是全局*或*的算法。例如，監(jiān)控二叉樹（968）和分發(fā)糖果（135）等問題展示了貪心算法在解決優(yōu)化問題時的有效性；而買賣股票的*時機 II（122）和移掉K位數(shù)字（402）等問題則進一步體現(xiàn)了貪心策略的應(yīng)用。

動態(tài)規(guī)劃

動態(tài)規(guī)劃是一種通過將原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復(fù)雜問題的*。例如，最長字符串鏈（1048）和*矩形（85）等問題展示了動態(tài)規(guī)劃在解決字符串和幾何問題時的強大能力；而打家劫舍（198）和完全平方數(shù)（279）等問題則體現(xiàn)了動態(tài)規(guī)劃在解決優(yōu)化問題時的效率。