本文全面概述了位于https://github.com/azl397985856/leetcode的LeetCode仓库。该仓库是一个结构化的算法问题解决方案、数据结构解释、学习资源和社区驱动内容的集合，旨在帮助用户通过LeetCode问题掌握算法和数据结构。
该仓库的核心理念体现在其标语中：“只有掌握了基础数据结构和算法，才能轻松应对复杂问题。”
本概述涵盖了仓库的组织、关键组成部分、贡献流程和可用学习资源。有关91天算法学习计划的详细信息，请参见91天算法计划。
该仓库分为五个主要部分，每个部分都为算法学习者和贡献者提供特定目的。
该仓库包含
问题解决方案：经典LeetCode问题的详细分析，包括思路、关键见解和多语言代码实现。
数据结构与算法总结：基本数据结构和算法的全面解释，按树、动态规划和搜索算法等主题进行组织。
Anki 抽认卡：组织LeetCode问题的间隔重复学习资源，以增强记忆和回忆能力。
每日一题：社区驱动的活动，成员共同解决一个问题，从而产生丰富的讨论和多样的解题方法。
未来规划：计划未来添加到仓库中的内容。
来源：README.md58-72 SUMMARY.md3-385
该仓库涵盖了技术面试中经常考查的算法类别和数据结构。
该仓库提供了关键数据结构的详细解释和问题解决方案。
除了数据结构，仓库还涵盖了重要的算法。
来源：README.md92-113 README.en.md52-71 thinkings/README.md1-35
仓库中的问题解决方案遵循标准化格式，以确保一致性和易于理解。
这种结构化方法使用户能够轻松理解问题及其解决方案，无论他们查看的是哪个具体问题。一致的格式有助于用户快速找到所需信息，无论是问题陈述、解决方案方法还是代码实现。
来源：problems/108.convert-sorted-array-to-binary-search-tree.md1-181 problems/456.132-pattern.md1-112 problems/19.removeNthNodeFromEndofList.md1-33
“每日一题”系统是仓库的社区驱动功能，允许贡献者分享和讨论特定问题的解决方案方法。
此流程允许协作解决问题，并使参与者能够从各种解决方案方法中学习。标准化的格式确保了所有每日问题解决方案的一致性，使用户更容易查找和理解内容。
来源：README.md69-71 README.md177-183
仓库中涵盖的重要算法实现之一是并查集（不相交集）数据结构，用于高效解决连通性问题。
并查集实现包括路径压缩和按秩/大小合并等关键优化，这些优化显著提高了性能。Python中的典型实现包括：
此实现应用于许多涉及连通性的问题，例如：
来源：thinkings/union-find.md1-332 thinkings/union-find.en.md1-20 problems/947.most-stones-removed-with-same-row-or-column.md1-8
该仓库广泛涵盖了前缀和技术，用于高效解决涉及子数组求和的问题。
前缀和技术将需要多次范围和查询的问题，从 O(n²) 变为 O(n) 预处理 + 每次查询 O(1)。它特别适用于：
该技术可扩展到：
来源：thinkings/prefix.md1-20 selected/atMostK.md1-10 problems/1310.xor-queries-of-a-subarray.md1-95
该仓库突出了一种名为“岛屿问题”的模式，它涉及使用图遍历（通常是DFS）来解决网格中连通分量相关的问题。
岛屿问题的典型 DFS 实现：
此模式应用于各种问题，例如：
动态规划（DP）是仓库中涵盖的最重要的算法类别之一。
该仓库涵盖了各种动态规划模式和问题类型：
来源：README.md105 README.md139 problems/673.number-of-longest-increasing-subsequence.md1-30
该仓库通过结构化流程鼓励社区贡献：
贡献者可以通过以下方式提供帮助：
该仓库提供了多种工具和资源，以增强学习体验：
这些资源旨在使学习过程更高效和有效，允许用户专注于理解算法，而非机械方面。