LeetCode技巧与解决方案：贪心算法与双指针等

资源摘要信息:"LeetCode:积跬步"是一个专注于解决LeetCode平台上编程题目的资源库，由Chang Gao编写，并且在本资源中，对LeetCode 101这一系列编程问题的解决方案进行了详细讲解。资源中不仅包含了LeetCode问题的待办事项清单，还特别对常见的算法思想如"贪婪算法"、"两个指针"、"二元搜索"、"种类"以及"搜索"等进行了分类和阐释，尤其是对"动态编程"和"贪婪算法"两种算法思想进行了深入的讨论。对于特定问题的解决方案，如435和665.c问题，资源中也提供了详细的解题思路和算法策略。 在LeetCode平台上，"积跬步"资源特别强调了对算法思想的掌握和应用，这些算法思想是解决复杂编程问题的关键。例如，"贪婪算法"是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。"两个指针"技术通常用于数组和链表相关的问题，通过调整两个指针的位置来达到解决问题的目的。"二元搜索"是针对排序数组进行高效查询的方法，通过反复将搜索区间减半来快速找到目标值。 "动态编程"是解决具有重叠子问题和最优子结构特性问题的一类算法，它将一个问题分解为一系列子问题，通过保存已解决的子问题答案来避免重复计算，常见的应用包括背包问题、最长公共子序列等。资源中对"动态编程"的讲解可能包括如何识别问题是否适合使用动态规划，以及如何构建动态规划状态转移方程等核心内容。 针对"435:无重叠区间"的问题，资源中可能会提供算法思路，即通过选择结束时间最早的一组区间，来保证剩余的空间最大。这个问题是贪心算法的一个典型应用场景，即每一步选择时都选择局部最优解。 在"665.c:非递减数列"问题中，资源可能特别强调局部最优解与全局最优解的差异。在给定的算法问题中，更改某些元素可能会改变数列的局部最优解，但是需要在更改后确保数列仍然能够达到全局最优解。在资源中，作者可能会讨论如何在有冲突的情况下优先更改某些元素，以便尽可能地保持或增加数列的非递减属性，同时确保解决方案的可行性。 由于该资源是用C语言编写的，所以它可能还包含了C语言在算法编程中的实际应用技巧，比如数组和指针的使用、动态内存分配、以及常见的数据结构如链表、队列和栈等的实现方法。C语言因其高效的性能和对系统底层的控制能力，在算法竞赛和面试中经常被提及，因此该资源对于使用C语言解决编程问题的程序员来说非常有用。 最后，"压缩包子文件的文件名称列表"中的"LeetCode-master"暗示了这是一个完整的项目资源，可能包含了多个不同难度级别的LeetCode题目的代码实现，以及相关的测试用例和解决方案，供学习者参考和实践。通过这种方式，学习者可以逐个解决题目，逐步提高自己的编程和算法能力。