在上面的公式中，随着指针的移动，距离必然越来越小，那么我们想要容纳的水量最多，就得想办法提高指针的高度，于是我们在移动双指针时，就应该移动高度较小的那个指针。图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下，容器能够容纳水（表示为蓝色部分）的最大值为 49。头尾指针，一个公式：容纳的水量 = 两个指针的距离 * min(两个指针的高度)轴共同构成的容器可以容纳最多的水。找

计数，互为字母异位词的两个字符串包含的字母相同，故可以将每个字符串中出现的字母次数以字符串的形式表示，作为哈希表的Key值。由于只包含小写字母，故用大小为26的数组即可。对字符串数组中的每个字符串排序，以这个排序作为Key值，当两个字符串的排序相同时，存进同一个列表。给你一个字符串数组，请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。在 strs 中没有字符串可以通过重新排列来形成。是

先排序，避免重复处理元素；再遍历三元组中的第一个值，第二个和第三个值使用双指针寻找。使用双指针，一头一尾，如果此时寻找的第二个值与前一个第二个值相同，则跳过；如果此时第一个、第二个值和第三个值相加大于0，则移动尾指针；如果此时头尾指针相遇，则直接跳出循环（找完了！如果此时相加等于0，则存入答案输出。不同的三元组是 [-1,0,1] 和 [-1,-1,2]。注意，输出的顺序和三元组的顺序并不重要。答

3.用differ记录s和p的差值（记录count中所有非0数的数量），当differ = 0 时，意味着此时窗口中的字母和p是字母异位词，记录答案。起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的异位词。起始索引等于 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。起始索引等于 1 的子串是 "ba", 它是

非常好，那么我们就可以在遍历数组计算每个下标前缀和的时候，计算target = pre[j] - k，如果已经记录的前缀和pre[i] == target，就说明对于pre[j]而言，找到了一个子数组[i....j-1]如果已知每个下标的前缀和，那么[i....j-1]这个子数组的和为k，则意味着pre[j] - pre[i] == k，左右变换一下可以得到：pre[i] = pre[j] - k

3.遍历前缀和，用min_pre记录最小的前缀和的值，用当前的前缀和 - min_pre，用max()更新答案，用min()更新min_pre。，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。再次重申：数组无序——前缀和；数组有序——双指针、滑动窗口。连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。2.要求最大的子数组和：即求最大的前缀和之差。是数组中的一个连续部

（2）intervals[i][1] > intervals[i+1][0]时，存在重叠，且合并区间的右端点为两者中较大的值。（1）intervals[i][1] < intervals[i+1][0]时，不可能重叠，直接存进答案。二维数组中，按照数组中第一个元素排序：sort(key = lambda x : x[0])区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].区间 [

优化：如果要想在空间复杂度为O(1)的情况下实现，则无需使用前缀数组、后缀数组，直接存进ans。（1）从前往后，遍历数组，对当前的每一个数计算前缀乘积。（2）从后往前，遍历数组，对当前的每一个数计算后缀乘积。之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在。（3）答案 = 前缀乘积 * 后缀乘积。之外其余各元素的乘积。时间复杂度内完成此题。

3.优化：先单独处理原数组的第一行、第一列（用bool变量标识是否需要置零），再利用原数组的第一行和第一列存需要置零的行和列——空间复杂度O(1)2.优化：将ans拆分成两个数组：一个存需要置零的行，一个存需要置零的列，分别遍历这两个数组，将原数组置零——空间复杂度O(m + n)1.非常直观的想法：遍历矩阵，用一个ans数组存矩阵中的零存在的位置，再遍历ans，找到对应行、列，置零——空间复杂度

旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请你将图像顺时针旋转 90 度。转置：对上三角(i < j)每一个元素的行列交换。一个简单神奇的思路，先转置后反转每一行。反转：row.reverse()使用另一个矩阵来旋转图像。