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动态规划系列/动态规划之KMP字符匹配算法.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -423,7 +423,7 @@ KMP 算法也就是动态规划那点事，我们的公众号文章目录有一
 
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动态规划系列/动态规划之博弈问题.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -20,7 +20,7 @@
 
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-上一篇文章 [几道智力题](https://labuladong.gitbook.io/algo) 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
+上一篇文章 [几道智力题](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
 
 博弈类问题的套路都差不多，下文参考 [这个 YouTube 视频](https://www.youtube.com/watch?v=WxpIHvsu1RI) 的思路讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再问你什么俩海盗分宝石，俩人拿硬币的问题，你就告诉别人：我懒得想，直接给你写个算法算一下得了。
 
@@ -207,7 +207,7 @@ int stoneGame(int[] piles) {
 
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动态规划系列/动态规划之四键键盘.md

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@@ -192,7 +192,7 @@ def dp(n, a_num, copy):
 
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动态规划系列/动态规划之正则表达.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -287,7 +287,7 @@ bool dp(string& s, int i, string& p, int j) {
 
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动态规划系列/动态规划设计：最长递增子序列.md

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+  * [一文学会递归解题](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -19,7 +19,7 @@
 
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-也许有读者看了前文 [动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)，学会了动态规划的套路：找到了问题的「状态」，明确了 `dp` 数组/函数的含义，定义了 base case；但是不知道如何确定「选择」，也就是不到状态转移的关系，依然写不出动态规划解法，怎么办？
+也许有读者看了前文 [动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)，学会了动态规划的套路：找到了问题的「状态」，明确了 `dp` 数组/函数的含义，定义了 base case；但是不知道如何确定「选择」，也就是不到状态转移的关系，依然写不出动态规划解法，怎么办？
 
 不要担心，动态规划的难点本来就在于寻找正确的状态转移方程，本文就借助经典的「最长递增子序列问题」来讲一讲设计动态规划的通用技巧：**数学归纳思想**。
 
@@ -43,7 +43,7 @@
 
 **我们的定义是这样的：`dp[i]` 表示以 `nums[i]` 这个数结尾的最长递增子序列的长度。**
 
-PS：为什么这样定义呢？这是解决子序列问题的一个套路，后文[动态规划之子序列问题解题模板](https://labuladong.gitbook.io/algo) 总结了几种常见套路。你读完本章所有的动态规划问题，就会发现 `dp` 数组的定义方法也就那几种。
+PS：为什么这样定义呢？这是解决子序列问题的一个套路，后文[动态规划之子序列问题解题模板](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 总结了几种常见套路。你读完本章所有的动态规划问题，就会发现 `dp` 数组的定义方法也就那几种。
 
 根据这个定义，我们就可以推出 base case：`dp[i]` 初始值为 1，因为以 `nums[i]` 结尾的最长递增子序列起码要包含它自己。
 
@@ -164,7 +164,7 @@ public int lengthOfLIS(int[] nums) {
 
 我们只要把处理扑克牌的过程编程写出来即可。每次处理一张扑克牌不是要找一个合适的牌堆顶来放吗，牌堆顶的牌不是**有序**吗，这就能用到二分查找了：用二分查找来搜索当前牌应放置的位置。
 
-PS：旧文[二分查找算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)详细介绍了二分查找的细节及变体，这里就完美应用上了，如果没读过强烈建议阅读。
+PS：旧文[二分查找算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)详细介绍了二分查找的细节及变体，这里就完美应用上了，如果没读过强烈建议阅读。
 
 ```java
 public int lengthOfLIS(int[] nums) {
@@ -207,7 +207,7 @@ public int lengthOfLIS(int[] nums) {
 
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动态规划系列/动态规划详解进阶.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -216,7 +216,7 @@ int coinChange(int[] coins, int amount);
 
 回到凑零钱问题，为什么说它符合最优子结构呢？比如你想求 `amount = 11` 时的最少硬币数（原问题），如果你知道凑出 `amount = 10` 的最少硬币数（子问题），你只需要把子问题的答案加一（再选一枚面值为 1 的硬币）就是原问题的答案。因为硬币的数量是没有限制的，所以子问题之间没有相互制，是互相独立的。
 
-PS：关于最优子结构的问题，后文[动态规划答疑篇](https://labuladong.gitbook.io/algo) 还会再举例探讨。
+PS：关于最优子结构的问题，后文[动态规划答疑篇](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 还会再举例探讨。
 
 那么，既然知道了这是个动态规划问题，就要思考**如何列出正确的状态转移方程**？
 
@@ -360,7 +360,7 @@ PS：为啥 `dp` 数组初始化为 `amount + 1` 呢，因为凑成 `amount` 金
 
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动态规划系列/团灭股票问题.md

@@ -11,8 +11,8 @@
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -420,7 +420,7 @@ int maxProfit_k_any(int max_k, int[] prices) {
 
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动态规划系列/子序列问题模板.md

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@@ -166,7 +166,7 @@ int longestPalindromeSubseq(string s) {
 
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动态规划系列/抢房子.md

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@@ -250,7 +250,7 @@ int[] dp(TreeNode root) {
 
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动态规划系列/最优子结构.md

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@@ -54,7 +54,7 @@ return result;
 
 当然，上面这个例子太简单了，不过请读者回顾一下，我们做动态规划问题，是不是一直在求各种最值，本质跟我们举的例子没啥区别，无非需要处理一下重叠子问题。
 
-前文不[同定义不同解法](https://labuladong.gitbook.io/algo) 和 [高楼扔鸡蛋进阶](https://labuladong.gitbook.io/algo) 就展示了如何改造问题，不同的最优子结构，可能导致不同的解法和效率。
+前文不[同定义不同解法](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 和 [高楼扔鸡蛋进阶](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 就展示了如何改造问题，不同的最优子结构，可能导致不同的解法和效率。
 
 再举个常见但也十分简单的例子，求一棵二叉树的最大值，不难吧（简单起见，假设节点中的值都是非负数）：
 
@@ -149,7 +149,7 @@ for (int i = 1; i < m; i++)
 
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@@ -139,7 +139,7 @@ else:
 
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动态规划系列/编辑距离.md

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@@ -283,7 +283,7 @@ class Node {
 
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动态规划系列/贪心算法之区间调度问题.md

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@@ -150,7 +150,7 @@ int findMinArrowShots(int[][] intvs) {
 
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动态规划系列/高楼扔鸡蛋进阶.md

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@@ -287,7 +287,7 @@ while (lo < hi) {
 
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动态规划系列/高楼扔鸡蛋问题.md

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@@ -243,7 +243,7 @@ def superEggDrop(self, K: int, N: int) -> int:
     return dp(K, N)
 ```
 
-这里就不展开其他解法了，留在下一篇文章 [高楼扔鸡蛋进阶](https://labuladong.gitbook.io/algo)
+这里就不展开其他解法了，留在下一篇文章 [高楼扔鸡蛋进阶](https://labuladong.gitbook.io/algo/)
 
 我觉得吧，我们这种解法就够了：找状态，做选择，足够清晰易懂，可流程化，可举一反三。掌握这套框架学有余力的话，再去考虑那些奇技淫巧也不迟。
 
@@ -253,7 +253,7 @@ def superEggDrop(self, K: int, N: int) -> int:
 
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技术/linuxshell.md

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@@ -149,7 +149,7 @@ $ sudo /home/fdl/bin/connect.sh
 
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@@ -133,7 +133,7 @@ $ cmd1 | cmd2 | cmd3
 
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技术/redis入侵.md

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@@ -98,7 +98,7 @@ Redis 监听的默认端口是 6379，我们设置它接收网卡 127.0.0.1 的
 
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技术/session和cookie.md

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@@ -147,7 +147,7 @@ https://github.com/astaxie/build-web-application-with-golang
 
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技术/在线练习平台.md

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技术/密码技术.md

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 ======其他语言代码======
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\ No newline at end of file
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数据结构系列/二叉堆详解实现优先级队列.md

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@@ -231,7 +231,7 @@ public Key delMax() {
 
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数据结构系列/二叉搜索树操作集锦.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -28,7 +28,7 @@
 
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-通过之前的文章[框架思维](https://labuladong.gitbook.io/algo)，二叉树的遍历框架应该已经印到你的脑子里了，这篇文章就来实操一下，看看框架思维是怎么灵活运用，秒杀一切二叉树问题的。
+通过之前的文章[框架思维](https://labuladong.gitbook.io/algo/)，二叉树的遍历框架应该已经印到你的脑子里了，这篇文章就来实操一下，看看框架思维是怎么灵活运用，秒杀一切二叉树问题的。
 
 二叉树算法的设计的总路线：明确一个节点要做的事情，然后剩下的事抛给框架。
 
@@ -302,7 +302,7 @@ void BST(TreeNode root, int target) {
 
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数据结构系列/单调栈.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -173,7 +173,7 @@ vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
 
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数据结构系列/单调队列.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -202,7 +202,7 @@ vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
 
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数据结构系列/实现计算器.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -298,7 +298,7 @@ def calculate(s: str) -> int:
 
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数据结构系列/设计Twitter.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -294,7 +294,7 @@ PS：本文前两张图片和 GIF 是我第一次尝试用平板的绘图软件
 
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数据结构系列/递归反转链表的一部分.md

@@ -11,8 +11,8 @@
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -210,7 +210,7 @@ ListNode reverseBetween(ListNode head, int m, int n) {
 
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数据结构系列/队列实现栈栈实现队列.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -222,7 +222,7 @@ public boolean empty() {
 
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算法思维系列/FloodFill算法详解及应用.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -126,7 +126,7 @@ image[x][y] = newColor;
 
 完全 OK，这也是处理「图」的一种常用手段。不过对于此题，不用开数组，我们有一种更好的方法，那就是回溯算法。
 
-前文 [回溯算法框架套路](https://labuladong.gitbook.io/algo)讲过，这里不再赘述，直接套回溯算法框架：
+前文 [回溯算法框架套路](https://labuladong.gitbook.io/algo/)讲过，这里不再赘述，直接套回溯算法框架：
 
 ```java
 void fill(int[][] image, int x, int y,
@@ -231,7 +231,7 @@ int fill(int[][] image, int x, int y,
 
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算法思维系列/UnionFind算法应用.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -244,7 +244,7 @@ boolean equationsPossible(String[] equations) {
 
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算法思维系列/UnionFind算法详解.md

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@@ -309,7 +309,7 @@ Union-Find 算法的复杂度可以这样分析：构造函数初始化数据结
 
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算法思维系列/twoSum问题的核心思想.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -177,7 +177,7 @@ int[] twoSum(int[] nums, int target) {
 
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算法思维系列/为什么推荐算法4.md

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算法思维系列/二分查找详解.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -500,7 +500,7 @@ int right_bound(int[] nums, int target) {
 
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算法思维系列/信封嵌套问题.md

@@ -11,8 +11,8 @@
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -22,7 +22,7 @@
 
 很多算法问题都需要排序技巧，其难点不在于排序本身，而是需要巧妙地排序进行预处理，将算法问题进行转换，为之后的操作打下基础。
 
-信封嵌套问题就需要先按特定的规则排序，之后就转换为一个 [最长递增子序列问题](https://labuladong.gitbook.io/algo)，可以用前文 [二分查找详解](https://labuladong.gitbook.io/algo) 的技巧来解决了。
+信封嵌套问题就需要先按特定的规则排序，之后就转换为一个 [最长递增子序列问题](https://labuladong.gitbook.io/algo/)，可以用前文 [二分查找详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 的技巧来解决了。
 
 ### 一、题目概述
 
@@ -127,7 +127,7 @@ public int lengthOfLIS(int[] nums) {
 
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算法思维系列/几个反直觉的概率问题.md

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-上篇文章 [洗牌算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo) 讲到了验证概率算法的蒙特卡罗方法，今天聊点轻松的内容：几个和概率相关的有趣问题。
+上篇文章 [洗牌算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 讲到了验证概率算法的蒙特卡罗方法，今天聊点轻松的内容：几个和概率相关的有趣问题。
 
 计算概率有下面两个最简单的原则：
 
@@ -133,7 +133,7 @@
 
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算法思维系列/前缀和技巧.md

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 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -151,7 +151,7 @@ for (int i = 1; i < count.length; i++)
 
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算法思维系列/区间交集问题.md

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 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -125,7 +125,7 @@ def intervalIntersection(A, B):
 
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算法思维系列/区间调度问题之区间合并.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -83,7 +83,7 @@ def merge(intervals):
 
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算法思维系列/双指针技巧.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -221,13 +221,13 @@ void reverse(int[] nums) {
 
 这也许是双指针技巧的最高境界了，如果掌握了此算法，可以解决一大类子字符串匹配的问题，不过「滑动窗口」稍微比上述的这些算法复杂些。
 
-幸运的是，这类算法是有框架模板的，而且[这篇文章](https://labuladong.gitbook.io/algo)就讲解了「滑动窗口」算法模板，帮大家秒杀几道 LeetCode 子串匹配的问题。
+幸运的是，这类算法是有框架模板的，而且[这篇文章](https://labuladong.gitbook.io/algo/)就讲解了「滑动窗口」算法模板，帮大家秒杀几道 LeetCode 子串匹配的问题。
 
 
 
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算法思维系列/回溯算法详解修订版.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -301,7 +301,7 @@ def backtrack(...):
 
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算法思维系列/字符串乘法.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -93,7 +93,7 @@ string multiply(string num1, string num2) {
 
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算法思维系列/学习数据结构和算法的高效方法.md

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 ![](../pictures/souyisou.png)
 
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 **-----------**
 
@@ -130,7 +130,7 @@ N 叉树的遍历又可以扩展为图的遍历，因为图就是好几 N 叉棵
 
 首先要明确的是，**数据结构是工具，算法是通过合适的工具解决特定问题的方法**。也就是说，学习算法之前，最起码得了解那些常用的数据结构，了解它们的特性和缺陷。
 
-那么该如何在 LeetCode 刷题呢？之前的文章[算法学习之路](https://labuladong.gitbook.io/algo)写过一些，什么按标签刷，坚持下去云云。现在距那篇文章已经过去将近一年了，我不说那些不痛不痒的话，直接说具体的建议：
+那么该如何在 LeetCode 刷题呢？之前的文章[算法学习之路](https://labuladong.gitbook.io/algo/)写过一些，什么按标签刷，坚持下去云云。现在距那篇文章已经过去将近一年了，我不说那些不痛不痒的话，直接说具体的建议：
 
 **先刷二叉树，先刷二叉树，先刷二叉树**！
 
@@ -214,7 +214,7 @@ void traverse(TreeNode* node) {
 
 再举例吧，说几道我们之前文章写过的问题。
 
-[动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)说过凑零钱问题，暴力解法就是遍历一棵 N 叉树：
+[动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)说过凑零钱问题，暴力解法就是遍历一棵 N 叉树：
 
 ![](../pictures/动态规划详解进阶/5.jpg)
 
@@ -247,7 +247,7 @@ def dp(n):
 
 其实很多动态规划问题就是在遍历一棵树，你如果对树的遍历操作烂熟于心，起码知道怎么把思路转化成代码，也知道如何提取别人解法的核心思路。
 
-再看看回溯算法，前文[回溯算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)干脆直接说了，回溯算法就是个 N 叉树的前后序遍历问题，没有例外。
+再看看回溯算法，前文[回溯算法详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)干脆直接说了，回溯算法就是个 N 叉树的前后序遍历问题，没有例外。
 
 比如 N 皇后问题吧，主要代码如下：
 
@@ -286,7 +286,7 @@ N 叉树的遍历框架，找出来了把～你说，树这种结构重不重要
 
 但是，你要是心中没有框架，那么你根本无法解题，给了你答案，你也不会发现这就是个树的遍历问题。
 
-这种思维是很重要的，[动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo)中总结的找状态转移方程的几步流程，有时候按照流程写出解法，说实话我自己都不知道为啥是对的，反正它就是对了。。。
+这种思维是很重要的，[动态规划详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/)中总结的找状态转移方程的几步流程，有时候按照流程写出解法，说实话我自己都不知道为啥是对的，反正它就是对了。。。
 
 **这就是框架的力量，能够保证你在快睡着的时候，依然能写出正确的程序；就算你啥都不会，都能比别人高一个级别。**
 
@@ -301,7 +301,7 @@ N 叉树的遍历框架，找出来了把～你说，树这种结构重不重要
 
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算法思维系列/常用的位操作.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -164,7 +164,7 @@ http://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html#ReverseParallel
 
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算法思维系列/洗牌算法.md

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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -203,7 +203,7 @@ for (int feq : count)
 
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算法思维系列/滑动窗口技巧.md

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 **最新消息：关注公众号参与活动，有机会成为 [70k star 算法仓库](https://github.com/labuladong/fucking-algorithm) 的贡献者，机不可失时不再来**！
 
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 读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：
 
@@ -363,7 +363,7 @@ class Solution:
 
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算法思维系列/烧饼排序.md

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@@ -34,7 +34,7 @@
 
 ![](../pictures/pancakeSort/title.png)
 
-如何解决这个问题呢？其实类似上篇文章 [递归反转链表的一部分](https://labuladong.gitbook.io/algo)，这也是需要**递归思想**的。
+如何解决这个问题呢？其实类似上篇文章 [递归反转链表的一部分](https://labuladong.gitbook.io/algo/)，这也是需要**递归思想**的。
 
 ### 一、思路分析
 
@@ -141,7 +141,7 @@ void reverse(int[] arr, int i, int j) {
 
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@@ -96,7 +96,7 @@ PS：**如果有的英文题目实在看不懂，有个小技巧**，你在题
 
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@@ -267,7 +267,7 @@ https://leetcode.com/tag/divide-and-conquer/
 
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@@ -338,7 +338,7 @@ class LRUCache {
 
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 ### 一、分析问题
 
-首先，前文[学习数据结构的框架思维](https://labuladong.gitbook.io/algo)提到过，链表是一种兼具递归和迭代性质的数据结构，认真思考一下可以发现**这个问题具有递归性质**。
+首先，前文[学习数据结构的框架思维](https://labuladong.gitbook.io/algo/)提到过，链表是一种兼具递归和迭代性质的数据结构，认真思考一下可以发现**这个问题具有递归性质**。
 
 什么叫递归性质？直接上图理解，比如说我们对这个链表调用 `reverseKGroup(head, 2)`，即以 2 个节点为一组反转链表：
 
@@ -148,7 +148,7 @@ ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {
 
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高频面试系列/一行代码解决的智力题.md

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@@ -141,7 +141,7 @@ int bulbSwitch(int n) {
 
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高频面试系列/二分查找判定子序列.md

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@@ -20,7 +20,7 @@
 
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-二分查找本身不难理解，难在巧妙地运用二分查找技巧。对于一个问题，你可能都很难想到它跟二分查找有关，比如前文 [最长递增子序列](https://labuladong.gitbook.io/algo) 就借助一个纸牌游戏衍生出二分查找解法。
+二分查找本身不难理解，难在巧妙地运用二分查找技巧。对于一个问题，你可能都很难想到它跟二分查找有关，比如前文 [最长递增子序列](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 就借助一个纸牌游戏衍生出二分查找解法。
 
 今天再讲一道巧用二分查找的算法问题：如何判定字符串 `s` 是否是字符串 `t` 的子序列（可以假定 `s` 长度比较小，且 `t` 的长度非常大）。举两个例子：
 
@@ -95,7 +95,7 @@ for (int i = 0; i < n; i++) {
 
 ### 三、再谈二分查找
 
-在前文 [二分查找详解](https://labuladong.gitbook.io/algo) 中，详解了如何正确写出三种二分查找算法的细节。二分查找返回目标值 `val` 的索引，对于搜索**左侧边界**的二分查找，有一个特殊性质：
+在前文 [二分查找详解](https://labuladong.gitbook.io/algo/) 中，详解了如何正确写出三种二分查找算法的细节。二分查找返回目标值 `val` 的索引，对于搜索**左侧边界**的二分查找，有一个特殊性质：
 
 **当 `val` 不存在时，得到的索引恰好是比 `val` 大的最小元素索引**。
 
@@ -160,7 +160,7 @@ boolean isSubsequence(String s, String t) {
 
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高频面试系列/判断回文链表.md

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@@ -229,7 +229,7 @@ p.next = reverse(q);
 
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高频面试系列/合法括号判定.md

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@@ -104,7 +104,7 @@ char leftOf(char c) {
 
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高频面试系列/如何去除有序数组的重复元素.md

@@ -110,7 +110,7 @@ def deleteDuplicates(self, head: ListNode) -> ListNode:
 
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高频面试系列/子集排列组合.md

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@@ -276,7 +276,7 @@ void backtrack(int[] nums, LinkedList<Integer> track) {
 
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高频面试系列/座位调度.md

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@@ -225,7 +225,7 @@ private int distance(int[] intv) {
 
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高频面试系列/打印素数.md

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@@ -170,7 +170,7 @@ int countPrimes(int n) {
 
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高频面试系列/接雨水.md

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@@ -203,7 +203,7 @@ if (l_max < r_max) {
 
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高频面试系列/最长回文子串.md

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@@ -123,7 +123,7 @@ string longestPalindrome(string s) {
 
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高频面试系列/水塘抽样.md

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@@ -140,7 +140,7 @@ $$ -->
 
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高频面试系列/消失的元素.md

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@@ -125,7 +125,7 @@ public int missingNumber(int[] nums) {
 
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高频面试系列/缺失和重复的元素.md

@@ -11,8 +11,8 @@
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@@ -131,7 +131,7 @@ vector<int> findErrorNums(vector<int>& nums) {
 
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