线性数据结构

主要数据结构：

1. 数组 (Array)

2. 链表 (Linked List)

3. 字符串 (String)

4. 栈 (Stack)

5. 队列 (Queue)

数组、链表和字符串共用的解决方法：

1. 双指针 (Two Pointers)
• 适用于多种线性数据结构的遍历、搜索和子结构寻找等问题。

2. 滑动窗口 (Sliding Window)
• 主要用于处理子序列或子串相关的问题。

3. 哈希表 (Hash Table)
• 适用于快速查找、统计及映射相关问题。

4. 动态规划 (Dynamic Programming)
• 适用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。

5. 递归 (Recursion) / 回溯 (Backtracking)
• 适用于搜索所有可能解或路径的问题。

6. 排序 (Sorting)
• 适用于对元素进行排序以简化问题或作为其他算法的前处理步骤。

7. 贪心算法 (Greedy Algorithm)
• 适用于在每一步都采取最优选择的问题。

8. 位操作 (Bit Manipulation)
• 适用于需要进行位运算的问题。

9. 模拟 (Simulation)
• 适用于直接模拟问题描述的过程的问题。

数组特定的解决方法：

1. 前缀和 / 差分
• 用于处理元素累计和或元素间的差异问题。

2. 二分查找 (Binary Search)
• 主要用于有序数组的快速查找问题。

链表特定的解决方法：

1. 快慢指针技巧
• 用于查找链表的中点、检测循环等问题。

2. 合并 (Merge)
• 例如合并两个有序链表的问题。
 

字符串特定的解决方法：

1. 前缀树 (Trie)
• 主要用于处理字符串匹配和前缀查找等问题。

2. 字符串匹配算法 (例如 KMP, Boyer-Moore)
• 用于处理字符串的模式匹配问题。

栈和队列特定的解决方法：

1. 单调栈 / 单调队列
• 用于解决元素之间的顺序和相对关系问题。