第1个回答 2022-07-15
此方法通过写出问题的一些特定的例子，分析总结其中的规律。具体而言，就是通过列举少量的特殊情况，经过分析，最后找出一般的关系。
问题与以前莫个算法解决过的问题相似，此时就可以触类旁通，尝试改进原有算法来解决
此方法首先将问题简单化，如改变数据类型、空间大小等，然后尝试着将简化后的问题解决。
为了降低问题的复杂度，很多时候都会将问题逐层分解，最后归结为一些简单的问题，这就是递归法
将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。分治法一般包括以下三个步骤：
1）将问题的实例划分为几个较小的实例，最好最有相等的规模。
2）对这些较小的实例求解，而最常见的方法一般是递归。
3）如歌有必要，合并这些较小问题的解，以得到原始问题的解。
一般而言，时间复杂度越低的算法越高效。而更想达到时间复杂度的高效，很多时候就必须在空间上有所牺牲，用空间来换时间。而用空间换时间最有效的方法就是Hash法、大数组和位图法。
在设计题目时，往往会有一个载体，这个载体便是数据结构。如数组、链表、二叉树和图等，当窄体确定后，可用的算法自然而然就会显现出来。可问题是很多时候并不确定这个载体是什么，当无法确定这个载体时，一般也就很难想到合适的方法了。
当遇到上面的问题时，可以采用最原始的思考问题的方式——轮询法。常考的数据结构与算法一共就几种，如下图
此种方法看似笨拙，却很实用，只要对常见的数据结构与算法烂熟于心，一点都没有问题。