数组的经典题目
在面试中，数组是必考的基础数据结构。
其实数组的题目在思想上一般比较简单的，但是如果想高效，并不容易。
之前一共讲解了四种经典数组题目，每一种题目都代表一个类型，一种思想。
二分法
第一道题目是二分法题目
这道题目呢，考察数组的基本操作，思路很简单，但是通过率在简单题里并不高，不要轻敌。
可以使用暴力解法，通过这道题目，如果追求更优的算法，建议试一试用二分法，来解决这道题目
- 暴力解法时间复杂度：$O(n)$
- 二分法时间复杂度：$O(logn)$
在这道题目中我们讲到了循环不变量原则，只有在循环中坚持对区间的定义，才能清楚的把握循环中的各种细节。
二分法是算法面试中的常考题，建议通过这道题目，锻炼自己手撕二分的能力。
双指针法
第二道题目和第三道题目都是双指针法，第二道使用快慢指针法，第三道使用高低指针法
- 双指针法（快慢指针法）：通过一个快指针和慢指针在一个for循环下完成两个for循环的工作。
- 暴力解法时间复杂度：$O(n^2)$
- 双指针时间复杂度：$O(n)$
这道题目迷惑了不少同学，纠结于数组中的元素为什么不能删除，主要是因为以下两点：
- 数组在内存中是连续的地址空间，不能释放单一元素，如果要释放，就是全释放（程序运行结束，回收内存栈空间）。
- C++中vector和array的区别一定要弄清楚，vector的底层实现是array，封装后使用更友好。
双指针法（快慢指针法）在数组和链表的操作中是非常常见的，很多考察数组和链表操作的面试题，都使用双指针法。
- 双指针法（高低指针法）：通过一个从头开始的指针和一个从尾开始的指针，对向移动，在一个for循环下完成两个for循环的工作。
滑动窗口
第四道题目是滑动窗口法
- 暴力解法时间复杂度：$O(n^2)$
- 滑动窗口时间复杂度：$O(n)$
主要要理解滑动窗口如何移动 窗口起始位置，达到动态更新窗口大小的，从而得出长度最小的符合条件的长度。
滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将$O(n^2)$的暴力解法降为$O(n)$。
如果没有接触过这一类的方法，很难想到类似的解题思路，滑动窗口方法还是很巧妙的。
模拟行为
第五道题目是模拟题
模拟类的题目在数组中很常见，不涉及到什么算法，就是单纯的模拟，十分考察对代码的掌控能力。
在这道题目中，我们再一次介绍到了循环不变量原则，其实这也是写程序中的重要原则。
相信大家有遇到过这种情况： 感觉题目的边界调节超多，一波接着一波的判断，找边界，拆了东墙补西墙，好不容易运行通过了，代码写的十分冗余，毫无章法，其实真正解决题目的代码都是简洁的，或者有原则性的，大家可以在这道题目中体会到这一点。
