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应用场景：
（1） 输入是线性数据结构，比如链表，数组，字符串
（2） 问题是找到最长或者最短的子串或者找到一个期望值
典型案例：
（1） 给定长度为k，求和最大的子数组
（2） 有‘k’个不同字符的最长的子字符串
（3） 字符串回文构词法 - 双指针
应用场景：
（1） 从有序数组（链表）中找到一组满足特定约束的元素
（2） 这一组元素要么是二元组，要么是三元组，甚至多元组
典型案例：
（1） 求有序数组的平方
（2） 找到和为0的三元组
（3） 比较包含回车的字符串 - 快速指针和慢速指针（慢指针在一圈内一定会与快指针相遇）
应用场景：
（1） 问题是解决链表或者数组内的循环
（2） 寻找一个链表中的某个特定的元素或者求链表的总长
典型案例：
（1） 循环链表
（2） 回文链表
（3） 循环数组中的圈 - 合并区间（如果存在重叠区间需要找出这些重叠区间或者合并区间）
应用场景
（1） 生成没有交集的列表
（2） 重叠区间
典型案列
（1） 区间交集
（2） 最大的CPU负载 - 循环排序（给定一定范围内的连续数）
应用场景
（1） 涉及到给定范围内的数字的有序数组
（2） 在有序或者轮转数组中找到缺失或者重复或者最小的数
典型案例
（1） 找到缺失的数
（2） 找到缺失的最小正数 - 链接链表最佳翻转方案（在一定的限制条件下翻转链表，比如不能使用额外的空间）
应用场景：不能使用额外的空间的情况下翻转链表
典型案列
（1） 翻转子链表
（2） 翻转子链表的每k个元素 - 广度遍历树（基于广度优先搜索技术遍历树，在跳到下一层级之前使用队列来记录当前层的所有节点，判断条件为队列是否为空）
应用场景：涉及到层次遍历树
典型案列
（1） 二叉树的层次遍历
（2） 之字形遍历 - 深度遍历树（基于深度优先检索技术遍历树，可以使用递归或者栈，判断条件为当前节点是否是叶子节点）
应用场景
（1） 前序，中序或者后序遍历树
（2） 需要搜索接近叶节点的一些任务
典型案列
（1） 求树中值的和为特定值的路径
（2） 满足某些条件的路径的条数 - 双堆（涉及二叉搜索）
应用场景
（1） 优先队列，调度场景
（2） 从一个集合中找到最大，最小，居中的元素
（3） 以二叉树结构为特征的问题
典型案列：找到一个序列的中值 - 子集
- 改进的二叉搜索（找出某个确定的元素，最好的方法就是二分搜索）
应用场景
（1） 无序的二叉搜索
（2） 在一个有序的无穷的列表中搜索
典型案列
一般的解答方法
（1） 找到中位数
（2） 如果查找的数等于该中位数，返回该中位数；如果查找的数小于该中位数，搜索列表的前面部分；否则搜索列表的后面部分 - 前k个元素
应用场景
（1）从给定的集合中找出最大的（最小的，最常出现的）前k个元素的问题
典型案列
（1） 前k个数
（2） 前k个频繁出现的数字
一般解答方法
（1） 往小顶堆插入k个元素
（2） 遍历剩余的元素，如果发现一个比堆内的其中一个数据大时，移除堆顶元素，并将当前数插入 - K路合并
应用场景
（1） 以有序数组，列表或者矩阵为特征的问题
（2） 合并有序列表，或者是查找有序列表的最小元素的问题
典型案列
（1） 合并k路有序列表
（2） 可以得到最大和的k个数对
解题的一般方法
（1） 将每个队列的第一个元素都插入小顶堆
（2） 取出堆顶（最小）元素，将其添加到合并的列表内
（3） 从堆顶移除最小的元素过后，将与移除元素相同的列表内的下一个元素插入堆
（4） 重复第二步和第三步，生成合并后的有序列表 - 拓扑排序
应用场景
（1） 处理没有环的图
（2） 问题涉及按顺序更新所有对象
（3） 存在遵循特定顺序的一类对象
典型案列
（1） 任务调度
（2） 树的最小高度
解题的一般方法
（1） 初始化：使用hashmap将图形存储在相邻列表中，找到所有的源节点，并使用hashmap保存节点的度数
（2） 创建图并求得所有顶点的入度：根据输入创建图，并填充节点的度数
（3） 找到所有的源节点：标记为“O”的节点为源节点，将这些节点存储到队列
（4） 排序：对每个源节点，执行以下操作（将它添加到源节点，从图中获得无它所有的孩子节点，将每个孩子节点的度数减少1，如果孩子节点是源节点，将其加入源节点队列），重复上一步，直到源节点的队列为空
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