滑动窗口 说实话，我第一次做这个题的时候感觉不太好做，滑动窗口理解起来不难，但是套在哈希去实践应用，一上来还真有点难理解逻辑。不过思路大体是相同的。这次就详细说下吧。 首先我们把这个字符串S放到数组chars里。 然后我们定义窗口左边界，left = 0，然后我们定义一个ans用来记录最大字串数。

乍一看三个数三指针好复杂，其实这题本质也是双指针，我们可以固定一个数，然后去动其余两个数 需要注意拿到一组三元组后，要先将左右指针移动一位，再进行去重操作，虽说颠倒顺序不影响结果，但是逻辑有点混乱. 其次就是因为我们用了Array.sort(nums)排序，所以对于sum于target不同的大小对比

对撞双指针，根据贪心思想局部最优即为全局最优，则面积由矮的柱子和两柱子间的距离决定。 时间复杂度 O (n)：只遍历数组一遍，左右指针最多相遇一次。 空间复杂度 O (1)：只开几个 int 变量，不额外开辟数组 / 哈希表。 class Solution { public int maxA

这个题是个经典双指针题，一般做法是快指针遍历数组找非零值；慢指针标记非零区域的边界，负责存放找到的非零数字。然后引入中间值交换快慢指针。总之就是不要盯着零，而是盯着非零的数，去把他收集起来。 但是我们想想，如果我们拿到了所有非零值，那是不是数组后面的一定是零？所以其实我们之间从慢指针遍历把后续全部修

这道题我记得是哈希题，但是我看到这题的第一反应是借助排序，优点是代码逻辑极其简单，不容易写崩。不过坏处也很明显，排序算法的时间复杂度在O(nlogn),其瓶颈受限于Array.sort(),数据量大的时候该解法时间花费会明显变长，可能达不到要求的线性时间。哈希解法的时间复杂度应该是O(n)，不过这里

说白了，就是哈希。 思路其实挺简单的，我们可以遍历数组，对每个数组进行排序，这样每个异位词的字母顺序固然是一样的。然后把他们自己作为key去查map里是否包含这个key，包含的话我们拿到列表写入本次循环拿到的字符串，不包含则是创建新的。 class Solution { public Lis

思路 标签：哈希映射 这道题最简单的解法其实是通过暴力枚举，但是这样时间复杂度在 O(n2) 而我们知道哈希查找的时间复杂度为 O(1)，所以可以利用哈希容器 map 来降低时间复杂度 遍历数组 nums，i 为当前下标，每个值都判断map中是否存在 target-nums[i] 的 key 值 如