数据结构需要解决的常见问题

数据结构是解决算法问题的有力工具之一。 它帮助我们有效地执行一些关键操作，并增加解决方案的时间复杂度。 以下是一些关键见解：

许多编码问题需要一种有效的方法来执行搜索、插入和删除操作。 我们可以在平均 o（1） 的时间内使用哈希表完成所有这些工作。 这是时间与内存的权衡，我们使用额外的空间将元素存储在哈希表中以提高性能。

其他时候，我们可能需要将数据存储在堆栈 （LIFFO） 或队列 （FIFO） 中以解决某些问题。

如果我们需要不断插入或删除最大或最小的元素（或具有最高或最低优先级的元素），我们可以使用堆（或优先级队列）来有效地做到这一点。

其他在特定情况下有用的数据结构包括 trie、l 树和段树，它们可以帮助我们有效地执行某些操作。

下一个更大的元素。

有效括号。 直方图中最大的矩形。

有效的字谜。

总和为 0 的最大子数组。

滑动窗口最大值。

数组中第 k 个最小的元素。

最常见的元素。

前k个常见元素。

最长的通用前缀。

范围求和查询。

按频率对字符进行排序。

最长的连续序列。

检查相等的数组。

使用堆栈实现队列。

使用队列实现堆栈。

最不通用 （LFU） 高速缓存。

最近最少使用的 （LRU） 缓存。

设计一个泛光滤镜。

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