模式1：如果是已经排好序的序列（数组，链表，或是矩阵），我们就可以用二分的变种或是双指针策略

模式2： 如果我们需要处理n个元素中：顶部/最大/最小/最接近的k个元素时，我们就可以用堆来解决了。

模式3：如果我们需要找出给定输入所有的组合（或是排列）的话，那我们要么可以用递归的回溯法，或是迭代的BFS来解决了。

模式4：大多数树和图相关的问题，能用BFS或是DFS解

模式5：每一个递归的答案，其实都可以转化成一个迭代解，但需要借助于栈。

模式6：如果某个问题存在O(n2)的时间和O(1)空间的暴力解，那么它肯定存在以下两种解决方案：1）用Map或是Set来实现O(n)时间和O(n)空间的复杂度方案，2）用排序来实现O(nlogn)的时间和O(1)空间

模式7：如果一个题目需要优化（无论是最大化还是最小化），我们就需要借助于动态规划来解了。

模式8：如果我们需要找两个字符串的公共子串，那我们就得用HashMap或是Trie结构了。

模式9：如果需要在一大堆字符串中查找，那无疑Trie是最好的数据结构了。

模式10：如果题目涉及到链表，然后我们还不能使用额外的空间，那快慢指针肯定是需要的解法了。

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