二叉搜索树
简单来说，就是维护一个左子树的节点值 < 根节点值 < 右子树的节点值的二叉树。所以中序遍历之后就是一个升序排列的结果。
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数据结构与算法
共有 24 篇笔记使用了这个 Tag。
红黑树
一种自平衡的BST，具有如下性质—— 1. 每个节点不是红色就是黑色 2. 根节点必须是黑色。 3. 叶子节点（NIL 节点）被视为黑色。 4. 如果一个节点是红色，则它的两个子节点都是黑色。 5. 从任一节点到其所有后代 NIL 节点的简单路径都包含相同数目的黑色节点。
双指针
对于一个数组，使用left，right两根指针来扫描？（或许可以这么说）或许就是广义的双指针法子。
0-1 背包
非常经典 a, 感觉从小说到大 —— 先说模板题
并查集
主要用于快速判断两个元素是否属于同一个集合，主要有两个操作
单调队列
一个队列, 但是单调. ( 我是懂废话的
单调栈
以739. 每日温度为引入
快速选择
快速的找到第k大的数，思想和快排差不多。均摊分析时间复杂度为$O(n)$
前缀和哈希
简单来说，就是用一个哈希表记录一下已经求过的前缀和出现次数（实际上或许存什么都行，本质上就是记录一下前缀和信息： prefix -> hash，前缀和作为key，然后value是我们需要维护的某种东西）
拓扑排序
假设存在一条有向边 A->B， 表示 B 的执行需要先依赖 A 的执行， 那么一整张图就表示一个完整的依赖关系（AoV 网），此时使用拓扑排序可以找到其中一种执行方式，可以按照依赖关系来执行完整个流程。
位模式
位模式, Bit Pattern —— 我们可以换一个角度看待一个“数”, 它不单纯是存储传统意义上的数据, 也可以是表示了一串的状态信息等.
字符串前缀和哈希
把字符串的前缀进行一个哈希，这样在比较的时候可以先判断哈希后的值是否相等，用在大量需要重复匹配字符串前缀的情况下。
B Tree
对于一个数据的查找，之前说过二叉树搜索树，以及为了使得其平均效率更好，提出的各种各样的平衡二叉树的概念，不赖
BVH
Bounding Volume Hierarchy，正常来说，对于一条 ray，我们需要查询空间中所有存在的几何面，这很贵，于是借助 BVH 对空间中存在的几何面先进行分层，快速地排除一部分不可能击中的面。
Flattened Bucket Storage
简单记录下把一个“桶”展平的思路
KMP
基础的字符串匹配算法.
LCA
最近公共祖先,LCA
LeetCode 136 和 XOR
主要借助这个机会简单说下 XOR ( 异或 ) 运算
LeetCode 214
> 给定一个字符串 s，你可以通过在字符串前面添加字符将其转换为回文串。找到并返回可以用这种方式转换的最短回文串。 > > 示例 1： > 输入： s "aacecaaa" > 输出： "aaacecaaa" > > 示例 2： > 输入： s "abcd" > 输出： "dcbabcd" > > 提示： > -...
LeetCode 312 戳气球
> 有 n 个气球，编号为0 到 n - 1，每个气球上都标有一个数字，这些数字存在数组 nums 中。 > > 现在要求你戳破所有的气球。戳破第 i 个气球，你可以获得 nums[i - 1] nums[i] nums[i + 1] 枚硬币。 这里的 i - 1 和 i + 1 代表和 i 相邻的两个气球的序号...
LRU
Least Recently Used —— 最近最少使用的数据, 踢走 (
Manacher
马拉车，主要用于解决回文子串的问题，其核心的思想就是“Mirrors”！
Sparse Set
像是咱 ECS 等都比较喜欢用的一种数据结构, 目的是希望在一个大的整数空间内, 我们有若干数据存活, 希望既可以做到 O(1) 的查找, 插入, 删除, 又可以快速的仅遍历存活元素.
Trie 前缀树
简单来说,在存储大量字符串时, 往往会出现大量公共 prefix, 那么 Trie 将这些公共 prefix 对应的状态共享,通过字符作为状态转移条件,这样从 root 沿路径游走即可表示一个字符串