字符串操作

字符串操作是编程中的基础且重要的部分，它涵盖了从简单到复杂的多种问题。例如，最长字符串链（1048）要求我们找到字符串通过单次字符替换可以形成的最长链；最长回文子串（5）则是一个经典的动态规划问题；而最长公共子串（14）和最长公共子序列（1143）则考察了字符串之间的相似度度量。此外，无重复字符的最长子串（3）和翻转字符串里的单词（151）等问题则考验了我们对字符串的遍历和修改能力。

线性表

线性表是数据结构中最基础也是使用最广泛的结构之一。在这些问题中，旋转图像（48）展示了二维数组的操作技巧；螺旋矩阵（54）则要求我们以螺旋的方式遍历矩阵；而盛水最多的容器（11）和三数之和（15）等问题则体现了对数组进行排序和遍历时的高效算法设计。

队列与栈

队列和栈是两种特殊的线性表，它们在解决特定问题时具有独特的优势。例如，设计循环队列（622）和设计循环双端队列（641）展示了队列的灵活性和可扩展性；用队列实现栈（225）则体现了数据结构之间的转换和模拟；而矩形区域不超过K的*数值和（363）和接雨水（42）等问题则展示了栈在解决复杂几何和面积计算问题时的强大能力。

链表

链表作为另一种重要的数据结构，在处理大量数据且需要频繁插入和删除操作时具有优势。例如，合并K个排序链表（23）和环形链表（141, 142）等问题考验了我们对链表操作的熟练程度；而相交链表（160）和删除链表的倒数第N个节点（19）则要求我们对链表进行高效的遍历和修改。

哈希表

哈希表是一种通过哈希函数组织数据，以支持快速插入和查找的数据结构。在这些问题中，设计哈希集合（705）和设计哈希映射（706）是基础操作；而字符串中的*个*字符（387）和四数之和（18）等问题则展示了哈希表在解决复杂问题时的应用。

二叉查找树/平衡树

二叉查找树及其变种是数据结构中的*话题，它们支持高效的查找、插入和删除操作。例如，先序遍历构造二叉树（1008）和二叉树的前序遍历（144）是基础操作；而在每个树行中找*值（515）和奇偶跳（975）等问题则考察了我们对二叉树性质的深入理解和算法设计能力。

堆/二叉堆

堆是一种特殊的完全二叉树结构，常用于实现优先队列。在这些问题中，数组中的第K个*元素（215）和滑动窗口*值（239）展示了堆在解决*/最小值问题时的效率；而前K个高频单词（692）和丑数 II（264）等问题则进一步体现了堆在数据排序和筛选方面的应用。

图论

图论是研究图的结构和性质的数学分支，在编程中广泛应用于解决*、路径规划等问题。例如，岛屿数量（200）和课程表（207, 210）等问题展示了图的遍历和搜索算法；而单词接龙（127）和克隆图（133）等问题则考察了图的构建和转换技巧。

排序算法

排序算法是算法设计中的基础部分，它们以不同的方式将一组数据排序。例如，项目管理（1203）和*数（179）等问题要求我们设计高效的排序算法；而摆动排序（324）和寻找峰值（162）等问题则展示了排序算法在解决特定问题时的应用。

迭代、递归与分治

迭代和递归是解决问题的两种基本*，而分治策略则是一种将问题分解为较小子问题的有效算法设计*。例如，两两交换链表中的节点（24）和爬楼梯（70）展示了递归和迭代的应用；而二分查找（704）和在排序数组中查找元素的*个和*一个位置（34）等问题则体现了分治策略的优势。

搜索算法

搜索算法是解决查找和路径规划等问题的关键。例如，矩阵中的最长递增路径（329）和打开转盘锁（752）等问题展示了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用；而单词搜索（79）和路径总和 II（113）等问题则考察了我们对搜索算法的理解和实现能力。

贪心算法

贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下*或*（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局*或*的算法。例如，监控二叉树（968）和分发糖果（135）等问题展示了贪心算法在解决优化问题时的有效性；而买卖股票的*时机 II（122）和移掉K位数字（402）等问题则进一步体现了贪心策略的应用。

动态规划

动态规划是一种通过将原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的*。例如，最长字符串链（1048）和*矩形（85）等问题展示了动态规划在解决字符串和几何问题时的强大能力；而打家劫舍（198）和完全平方数（279）等问题则体现了动态规划在解决优化问题时的效率。