初级练习

下一个更大元素 I

思路

最基础的单调栈用法。

代码

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func nextGreaterElement(nums1, nums2 []int) []int {
    mp := map[int]int{}
    stack := []int{}
    for i := len(nums2) - 1; i >= 0; i-- {
        num := nums2[i]
        for len(stack) > 0 && num >= stack[len(stack)-1] {
            stack = stack[:len(stack)-1]
        }
        if len(stack) > 0 {
            mp[num] = stack[len(stack)-1]
        } else {
            mp[num] = -1
        }
        stack = append(stack, num)
    }
    res := make([]int, len(nums1))
    for i, num := range nums1 {
        res[i] = mp[num]
    }
    return res
}

商品折扣后的最终价格

思路

滑动窗口，这个算法思路非常简单，就是维护一个窗口，不断滑动，然后更新答案。

初级练习

学生分数的最小差值

思路

因为可以任意选k名学生，因此我们排序后，使用滑动窗口，维持k大小的窗口，计算每次窗口内的最大值和最小值的差，数组遍历结束后返回最小值。这道题是最基本的滑动窗口使用方法。

双指针是一种简单而又灵活的技巧和思想，单独使用可以轻松解决一些特定问题，和其他算法结合也能发挥多样的用处。

双指针顾名思义，就是同时使用两个指针，在序列、链表结构上指向的是位置，在树、图结构中指向的是节点，通过或同向移动，或相向移动来维护、统计信息。

二分查找 (Binary Search) 也称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。

总结有以下特征和解题步骤：

• 寻找有序性
• 寻找判断函数，func(mid)
• 使用的二分查找模板

基础模板

回溯 (backtracking) 是暴力搜索的方法之一。

总结有以下特征和解题步骤：

• 问题的解在可预估的范围内
• 给出一个解能快速判断是否符合要求
• 代码有固定模板

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result = []

def backtrack(路径, 选择列表): 
    if 满足结束条件:
        result.add(路径) 
        return
    for 选择 in 选择列表: 
        做选择
        backtrack(路径, 选择列表)
        撤销选择

组合问题

题目leetcode77 组合

题解

动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程。总结有以下特征和解题步骤：

• 肯定是求最值问题，并且具备重叠子问题
• 定义问题(dp子问题的定义)
• 寻找状态转变的所有选择情况(定义状态转移方程式)
• 确定边界情况 bad case

01背包问题

描述

最近看了k8s的一本基础英文入门书籍《The Kubernetes Book》，不得不说还是英文教程写的通透，至少是可以一气呵成的从头读到尾，中文书籍可能有些作者自己都不知道写的是啥。当然学习技术相关的知识，主要还是跟踪官网获取最新动态，不过官网的资料大而全而细，因此看一些前人总结的快速入门书籍也是不错的路子，所谓的先总后方，先大后小，简单的从大、总的角度了解一下k8s，然后细致的学习其中的每个小点，这算是我自己这些天的学习总结吧。话不多说，开始记录一些书籍中的学习心得。

参考官网，k8s的定义是：Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。

最近思考如何拥有自己的一套部署体系，也许以后被辞退了可以开个淘宝店接接副业，因此开始研究云原生相关，最先 接触到的自然是Docker，本文简单介绍一下Docker的基础和基本使用。

阅读hugo源码，发现入口是很多commend构成，了解到cobra项目，因此学习一下cobra的基本使用。

Cobra 是一个用于创建强大的现代 CLI 应用程序的库。用于许多 Go 项目，例如 Kubernetes、Hugo 和 GitHub CLI 等等。