1.解题没有思路时候，可以先排个序看看。
2.建议平时在自己的路径下记录常用的数据结构，时常复习，在考试时候可以直接套用。
3.一个时间复杂度为T(n)的算法是否超时，考试要求程序执行时间小于1s，考试机器大约执行10^9次/s运算。
如果程序的计算次数超过10^9，可能超时；
如果程序的计算次数超过10^10，基本肯定超时；
例：
若n=10^6,则n^2超过限制，只能采用O(nlogn)时间复杂度的算法。
若n=10^4,则n^2没超过限制，可以采用O(n^2)时间复杂度的算法。
考试的数据规模决定了能通过的算法复杂度：
10^6~10^7，说明要设计一个O(n)的算法。
5*10^4~10^5，说明要设计一个O(nlogn)的算法,要把数据规模不断折半处理的方式解决。
10^3，说明可以用O(n^2)时间复杂度的算法解决。
10^2，说明可以用O(n^3)时间复杂度的算法解决。
4.动态规划有个关键点：选或者不选。
5.一般谈到最短路径的问题，可以考虑BFS。
广度优先搜索需要借助队列来实现，遍历得到的路径就是，起始顶点到终止顶点的最短路径。深度优先搜索用的是回溯思想，是借助栈来实现的，非常适合用递归实现。
6.递归、回溯、DFS三个词不太一样，回溯可以理解为就是DFS。
递归：代码结构，自己调用自己；（递归函数下，就是回溯的逻辑）
回溯：算法思想，穷举搜索尝试；（回溯其实是一个暴力搜索算法，并非是高效的算法）
DFS：深度优先遍历，Depth-First-Search。
7.学习数据结构最难的不是理解和掌握原理，而是能灵活地将各种场景和问题抽象成对应的数据结构和算法。
例如，迷宫可以抽象成图（如何在计算机中存储一个迷宫？），走迷宫可以抽象成搜索算法。
8.学习别人优秀的代码是提升自己代码水平的最快方式。
9.LeetCode的前400题非常经典，可以考虑反复刷。
10.不要copy代码，尽量都手工敲代码，形成肌肉记忆。
11.注意判断整数乘积结果是否超int范围。
12.读题解，要融会贯通，学好别人的思路后，自己实现。
13.万变不离其宗，想方设法将复杂的问题简单化，用简单的方法去解决。
14.负数如何正确取余数呢？ 正负数情况都包含了，结果key即为余数。int key = (temp / k + k) % k;
yo peace！
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