增強演算法能力，不是一朝一夕的事，需要持久的付出努力，同時也要經常思考、反思和總結，不斷去揣摩資料結構和演算法的巧妙。

過去幾個月，演算法刷題日記裡 600多位老鐵，一起走過100天刷題，今天做個簡單總結。

刷題練習的資料結構，包括：

1. 一維結構：線性順序儲存的陣列，線性亂序儲存的連結串列，按桶裝入陣列的雜湊結構，只在一頭出入的特殊陣列棧(包括單調棧)，佇列

2. 二維：非線性的二叉樹；具有優先順序、根要麼最大或最小的堆結構，也是特殊的一種二叉樹

3. 以及經常用到的雙指標及特殊的快慢雙指標：

基於以上資料結構，經常涉及到的演算法有如下這些，其中：

1. 基礎思維部分最符合我們的思考習慣；

2. 遞迴思維常和數學歸納分析相關；

3. 分治思維就是劃大區間為小區間，分別治理後，重新合併的思維；

4. 雜湊比較好理解，O(1)找到某個鍵的對應值；

5. 動態規劃前100天並沒有重點訓練，因為它是所有演算法中最需要訓練的思維之一，狀態轉移方程並不是那麼容易找到，但又是加速演算法的常用技巧之一，AI訓練模型的反向傳播演算法，強化學習智慧體在環境中的學習過程，都是動態規劃思維的具體應用；

6. 貪心求得最優解的場景其實不太多，往往實際中用來求得近似解；

7. 位運算有時解決問題乾淨利落；

8. 字首和是一類特殊的結構，注意體會字首和的解體技巧

不斷揣摩，方能舉一反三。