674 Longest Continuous Increasing Subsequence

问题：比较简单，直接看代码。问题是速度更快的代码是什么样子？
代码

665 Non-decreasing Array

思路：非降序数组，能有一次修改的机会。那就是查找 $array[i+1]<array[i]$， 整个数组中出现了两次或更多，就返回false。否则返回true。
问题：当只有一处错误的时候也要考虑下，能修改吗？修改后能称为非降数组吗？例如[4,2,3] ，idx=0的时候，$nums[idx+1]<nums[idx]$，这个时候，修改idx+1，就不能达到目的（因为$nums[idx+1]>=4 并且 nums[idx+1]<=3$是做不到的）。而修改nums[idx]就可以达到目的（$nus[i]<=2即可$）。但是例如[3,4,2,3] ，当idx=1的时候$nums[idx+1]<nums[idx]$，这个时候修改nums[idx+1]，要求的范围是[4,3]，没有数据；修改nums[idx]，要求的范围是[3,2]还是没有数据。所以不能满足要求。
进一步分析：[4,2,3] ，idx=0的时候，$nums[idx+1]<nums[idx]$，这个时候应该修改nums[idx]=nums[idx+1]=2。因为nums[idx+1]越大，对后面形成非降数组越不利。
[3,4,2,3] ，当idx=1的时候$nums[idx+1]<nums[idx]$，因为nums[idx-1]>nums[idx+1]，所以就不能修改nums[idx]，只能修改nums[idx+1]=nums[idx]=4。在后面的判断，会继续出现第二次错误，最终返回false。
代码

661 Image Smoother

思路：这种查找二维数组周围的题目，一定要用到数组new int[]{-1,0,1}。
代码

189 Rotate Array

思路：For example, with n = 7 and k = 3, the array [1,2,3,4,5,6,7] is rotated to [5,6,7,1,2,3,4].首先我的思路是循环队列，一次移动一个位置，移动k次：分别为[7,1,2,3,4,5,6] [6,7,1,2,3,4,5] [5,6,7,1,2,3,4]，接着查找规律一次移动k个，需要借助长度为k的数组。
学习：题目要求O(1)的额外空间完成。学习到了倒转的思路。倒转数组。例如a= [1,2,3,4,5,6,7]，首选倒转整个数组得到[7,6,5,4,3,2,1]；接着倒转0到k-1前半部分数组得到[5,6,7,4,3,2,1]；最后倒转k到末尾数组得到：[5,6,7,1,2,3,4]。为什么有效，没有找到答案。
代码

219 Contains Duplicate II

思路：把每个值对应的下标存起来，遇到相同的比较一下是不是最多相差k
学习：另外一种思路是，当前判断nums[i]，那集合中只保留i-k,i-k+1,…i-1范围内的nums值，其他值去掉
代码

268 Missing Number

思路一：可以计算0,1,2,…n的和，然后再减去数组中的值，留下的就是丢失的数据。
思路二：将nums数组排序，二分查找的left值就是丢失的数据。
思路三：将0,1,2,…n异或的值与nums数组中每个值异或，最后的结果就是丢失的数据。

66 Plus One

思路：从低位开始加，如果不发生进位，则加法结束。如果发生进位，则前进到前一位做加1操作。最后判断，如果digits[0]=0则说明存在进位，需要扩展数组。
学习：思路跟上面差不多。不同之处是：加法结束直接返回；如果所有位数遍历完，还没有返回，则说明是 999+1，则需要扩展数组，将首位修改为1。这样速度更快。
代码

283 Move Zeroes

思路：idx记录不等于0的数组的存放下标，从左向右遍历。之后把idx到n之间的值填充为0。

532 K-diff Pairs in an Array

思路：每处理一个nums[i]，需要判断j从i+1到n的数组值，是否符合|nums[i]-nums[j]|=k。去重部分使用set。例如nums[i]=2,k=3，则需要找到数值5,-1。当需要处理nums[i]=5的时候，因为2已经匹配过了，所以需要找到数值8。

public int findPairs(int[] nums, int k) {if (k < 0)return 0;int count = 0;Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();// 存放已经计算过的数值for (int i = 0; i < nums.length; i++) {if (!set.contains(nums[i])) {Set<Integer> list = new HashSet<Integer>();if (!set.contains(nums[i] - k)) {list.add(nums[i] - k);}if (!set.contains(nums[i] + k)) {list.add(nums[i] + k);}for (int j = i + 1; j < nums.length && !list.isEmpty(); j++) {if (list.contains(nums[j])) {count++;list.remove((Integer) (nums[j]));}}set.add(nums[i]);}}return count;}

思路二：处理数组。首先因为需要去重，那就把数组排序，并且去掉重复的数据。还是依据上述的思路，只是不再考虑去重。这里要注意的是当k=0的时候，需要知道有多少数据重复。

public int findPairsV2(int[] nums, int k) {if (k < 0)return 0;Arrays.sort(nums);int idx = 0;// 新的长度int sameMatcherCount = 0;for (int i = 0; i < nums.length; i++) {nums[idx++] = nums[i];if (i + 1 < nums.length && nums[i + 1] == nums[i]) {sameMatcherCount++;}while (i + 1 < nums.length && nums[i + 1] == nums[i]) {i++;}}if (k == 0)return sameMatcherCount;int newLength = idx;int count = 0;for (int i = 0; i < newLength; i++) {for (int j = i + 1; j < newLength; j++) {if (Math.abs(nums[i] - nums[j]) == k) {count++;}}}return count;}

学习到的：统计每个数值出现次数。在处理某个数值n的时候，判断map的key值中是否存在n+k。时间复杂度降到了O(n)。

public int findPairsV3(int[] nums, int k) {if (nums == null || nums.length == 0 || k < 0)return 0;Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();int count = 0;for (int num : nums) {map.put(num, map.get(num) != null ? map.get(num) + 1 : 1);}for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {if (k == 0) {if (entry.getValue() >= 2) {count++;}} else {// 只判断entry.getKey()+k，避免重复if (map.keySet().contains(entry.getKey() + k)) {count++;}}}return count;}

代码