从算法学习记录（二十七）中顿悟解题新思路

文章正文：

在算法学习过程中，经常会遇到各种各样的难题。这些难题可能来自编程题目、数据结构与算法课程，或者计算机科学研究。想要解决这些难题，我们需要掌握各种各样的解题技巧。

在算法学习记录（二十七）中，我总结了三种常见的解题技巧：栈解法、堆排和递归解法。

栈解法

栈解法是一种使用栈数据结构来解决问题的技巧。栈是一种先进后出的数据结构，这意味着最后进栈的元素会第一个出栈。栈解法可以用于解决各种各样的问题，例如括号匹配、中缀表达式求值和迷宫搜索。

堆排

堆排是一种使用堆数据结构来解决问题的技巧。堆是一种完全二叉树，并且满足堆的性质：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。堆排可以用于解决各种各样的问题，例如查找数组中第K个最大的元素和排序。

递归解法

递归解法是一种使用函数自身来解决问题的技巧。递归函数会不断地调用自身，直到满足某个终止条件。递归解法可以用于解决各种各样的问题，例如全排列、最长公共子序列和汉诺塔问题。

以上三种解题技巧只是算法学习中的冰山一角。想要成为一名优秀的算法工程师，我们需要掌握更多的解题技巧。在接下来的文章中，我将继续为大家分享算法学习中的经验和技巧。

实例

栈解法

def is_valid_parentheses(s):
    stack = []
    for char in s:
        if char in "([{":
            stack.append(char)
        elif char in ")]}":
            if not stack:
                return False
            top = stack.pop()
            if (top == "(" and char != ")") or (top == "[" and char != "]") or (top == "{" and char != "}"):
                return False
    return not stack

堆排

def find_kth_largest(nums, k):
    heap = []
    for num in nums:
        heapq.heappush(heap, -num)
    for _ in range(k):
        largest = heapq.heappop(heap)
    return -largest

递归解法

def permute(nums):
    result = []

    def backtrack(start):
        if start == len(nums) - 1:
            result.append(nums.copy())
            return

        for i in range(start, len(nums)):
            nums[start], nums[i] = nums[i], nums[start]
            backtrack(start + 1)
            nums[start], nums[i] = nums[i], nums[start]

    backtrack(0)
    return result