我的误区整理

1. 不能一再强调设计模式，设计模式不是目的是手段，是为了吧经常变的地方，把要变动的逻辑减少，一部分固定起来这就是设计模式，（这跟函数一样，不能莫名其妙就新建一个函数，即使只调用一次）所以优先考虑朴…

不能一再强调设计模式，设计模式不是目的是手段，是为了吧经常变的地方，把要变动的逻辑减少，一部分固定起来这就是设计模式，（这跟函数一样，不能莫名其妙就新建一个函数，即使只调用一次）所以优先考虑朴素实现。
为了避免考虑+1问题，所有问题全部左闭右开[l,r)，长度就是r-l，空区间就是l==r，拼接[a,b)+[b,c)=[a,c) 要给每一个变量精确的语义。不要在脑中模拟

❌ "i 用来遍历数组" —— 这是动作描述,验证不了任何东西
❌ "i 大概在已处理和未处理的分界附近" —— 模糊,±1 说不清
✅ "每次循环开始时,[0, i) 的元素已写入结果,i 指向第一个未处理元素"

写出来的东西要为自己负责，不能说边界条件就不考虑。日后在真实场景中如果我遇到了边界条件，比如之前的携程汽车票订票，因为网络问题，同步错误，耽误行程。所以我们要为自己写出来的代码负责；复习记录清除，可能边界小众情况都有人会遇到，所以一定要照顾到所有人
向上取整 5/2=3 6/4=2 8/2=4 怎么写呢

def div(num1,num2):
	return (num1+num2-1) // num2

数据结构	核心机制	元素进出规则	典型时间复杂度	适用场景
栈 (Stack)	后进先出 (LIFO)	仅单端（栈顶）进出	Push/Pop: O(1)，查最值: O(n)	括号匹配、逆波兰表达式、递归调用模拟
单调栈 (Monotonic Stack)	栈内元素保持单调递增/递减	栈顶进出，压栈前弹掉破坏单调性的元素	均摊 Push/Pop: O(1)	寻找下一个更大/更小元素、柱状图最大矩形
双端队列 (Deque)	两端均可快速操作	头尾两端均可进出	两端 Push/Pop: O(1)，查最值: O(n)	需要两端读写的滑动窗口、BFS 双向搜索
单调队列 (Monotonic Deque)	队内元素单调，头删尾插	队尾维护单调性，队头淘汰过期元素	均摊操作: O(1)，查最值: O(1)	固定/变长滑动窗口最值、区间 DP 优化
优先队列 / 堆 (Priority Queue / Heap)	完全二叉树，堆顶始终是最值	任意顺序插入，仅堆顶弹出最值	Push/Pop: O(log n)，查最值: O(1)	Top-K 问题、Dijkstra 最短路、合并 K 个有序链表

python break只会跳出内层循环 for/while ... else... 当且仅当while或者for循环从头到尾跑完，没有被break的时候才会执行else代码。
ssh -L 端口号：本机回环地址：端口号用户名@公网ip ssh -L 18802:127.0.0.1:18802 ubuntu@110.xx.xx
nonlocal在内层函数使用修改外层函数；global找的是模块级全局变量
git分支注意主分支master,main 设置主分支不同的时候会产生冲突

git branch -m master main  # 改名
git branch --set-upstream-to=origin/main main # 重新设置远端上游
git pull # 拉取合并 fetch+merge

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