股票买卖问题： 贪婪算法。假设分别已知上一刻手上有和没有股票的状态的最大收益，则知此刻的最大收益。
爬楼梯问题： 达到第n级的走法数为达到第n-1和n-2级的走法数之和。
自定义排序问题: 不一定真的要按排序来看，统计出每个元素的出现次数，按照该有的顺序，一个一个乘以次数摞上去即可。
二叉树遍历： 想要一层一层地遍历，建一个stack（list）。先把根结点加进去，然后当堆不为空时，每次都删掉最左边的元素，并加入其左右节点到堆中（如果有），直到堆中没有元素。
方形下降、三角形下降等问题： 动态规划思想，可以用填表的思路来解决
背包问题，如数组是否能分成和相等的两部分： 还是动态规划问题……可把第一个物品放在第一行，其它每个物品尝试与它相加放在第二行……
震荡数组问题（在一个数组中，挑出尽可能做的数字组成大小大小……或小大小大……这样的震荡数组，求最多能挑出多少数字）： 明显是动态规划问题，每个数字有两个状态：在这之前的上一个数字是大数或者是小数。对每个数字分别求这两个状态下的最佳结果。
二分搜索相关： 复杂度为O(logN)，要求线性表能根据中间元素的特点推测它两边元素的性质。比如列表中有多个峰值，返回其中一个峰值的问题。可以推测若用nums[mid]和nums[mid+1]当作边界点把列表分成两部分，其中较大的边界点对应的部分必然有峰值。因此可用二分法解决。
最后总结一下易忘点：
1.float(‘inf’)表示正无穷
2.二进制的与、或、异或运算：
与运算：A与B值均为1时，A、B与的运算结果才为1，否则为0 （运算符：&）
或运算：A或B值为1时，A、B或的运算结果才为1，否则为0 （运算符：|）
异或运算：A与B不同为1时，A、B的预算结果才为1，否则为0 （运算符：^）
3.字符串反转
a[::-1]
或者列表的方式
l.reverse() #不返回任何东西，反转list本身
最后，转两张算法复杂度相关的好图：
不断更新中。