最长上升子序列是一个很经典的算法题。有的会直接让你求最长上升子序列，有的则会换个说法，但最终考察的还是最长上升子序列。那么问题来了，它穿上衣服你还看得出来是么？
如果你完全看不出来了，说明抽象思维还不到火候。经常看我的题解的同学应该会知道，我经常强调抽象思维。没有抽象思维，所有的题目对你来说都是新题。你无法将之前做题的经验迁移到这道题，那你做的题意义何在？
虽然抽象思维很难练成，但是幸好算法套路是有限的，经常考察的题型更是有限的。从这些入手，或许可以让你轻松一些。本文就从一个经典到不行的题型《最长上升子序列》，来帮你进一步理解抽象思维。
注意。 本文是帮助你识别套路，从横向上理清解题的思维框架，并没有采用最优解，所有的题目给的解法都不是最优的，但是都可以通过所有的测试用例。如果你想看最优解，可以直接去讨论区看。或者期待我的
深入剖析系列。
最大子序列和是一道经典的算法题， leetcode 也有原题《53.maximum-sum-subarray》，今天我们就来彻底攻克它。
我本身刷了大概 600 道左右的题目，总结 200 多篇的题解，另外总结了十多个常见的算法专题，基本已经覆盖了大多数的常见考点和题型，全部放在我的 Github https://github.com/azl397985856/leetcode 。
然而作为一个新手，看着茫茫多的题解和资料难免会陷入一种“不知从何开始”的境地。不必担心，你不是一个人。
实际上，我最近一直在思考“初学者如何快速提高自己的算法能力，高效刷题”。因此我也一直在不断定位自己，最终我对自己作出了定位“用清晰直白的语言还原解题全过程，做西湖区最好的算法题解”。
然而我意识到，我进去了一个很大的误区。我的想法一直是“努力帮助算法小白提高算法能力，高效刷题”。然而算法小白除了清晰直白的算法题解外，还需要系统的前置知识。因此我的假设“大家都会基础的数据结构和算法”很可能就是不成立的。
贪婪策略是一种常见的算法思想，具体是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关，这点和动态规划一样。
LeetCode 上对于贪婪策略有 73 道题目。我们将其分成几个类型来讲解，截止目前我们暂时只提供覆盖问题，其他的可以期待我的新书或者之后的题解文章。
我们先来看下什么是序列化，以下定义来自维基百科：
序列化（serialization）在计算机科学的数据处理中，是指将数据结构或对象状态转换成可取用格式（例如存成文件，存于缓冲，或经由网络中发送），以留待后续在相同或另一台计算机环境中，能恢复原先状态的过程。依照序列化格式重新获取字节的结果时，可以利用它来产生与原始对象相同语义的副本。对于许多对象，像是使用大量引用的复杂对象，这种序列化重建的过程并不容易。面向对象中的对象序列化，并不概括之前原始对象所关系的函数。这种过程也称为对象编组（marshalling）。从一系列字节提取数据结构的反向操作，是反序列化（也称为解编组、deserialization、unmarshalling）。
可见，序列化和反序列化在计算机科学中的应用还是非常广泛的。就拿 LeetCode 平台来说，其允许用户输入形如：
1 | [1,2,3,null,null,4,5] |
这样的数据结构来描述一颗树：
([1,2,3,null,null,4,5] 对应的二叉树)
其实序列化和反序列化只是一个概念，不是一种具体的算法，而是很多的算法。并且针对不同的数据结构，算法也会不一样。本文主要讲述的是二叉树的序列化和反序列化。看完本文之后，你就可以放心大胆地去 AC 以下两道题：
笔者最早接触滑动窗口是滑动窗口协议，滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），属于 TCP 协议的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生。 发送方和接收方分别有一个窗口大小 w1 和 w2。窗口大小可能会根据网络流量的变化而有所不同，但是在更简单的实现中它们是固定的。窗口大小必须大于零才能进行任何操作。
我们算法中的滑动窗口也是类似，只不过包括的情况更加广泛。实际上上面的滑动窗口在某一个时刻就是固定窗口大小的滑动窗口，随着网络流量等因素改变窗口大小也会随着改变。接下来我们讲下算法中的滑动窗口。
循环移位问题真的是一个特别经典的问题了，今天我们就来攻克它。
循环移位的表现形式有很多种，就数据结构来说包括数组，字符串，链表等。就算法来说，有包含问题，直接移动问题，还有查找问题等。
虽然表现形式有很多，但是本质都是一样的，因为从逻辑上来讲其实他们都是线性数据结构，那么让我们来看一下吧。
关于并查集的题目不少，官方给的数据是 30 道（截止 2020-02-20），但是有一些题目虽然官方没有贴并查集标签，但是使用并查集来说确非常简单。这类题目如果掌握模板，那么刷这种题会非常快，并且犯错的概率会大大降低，这就是模板的好处。
构造二叉树是一个常见的二叉树考点，相比于直接考察二叉树的遍历，这种题目的难度会更大。截止到目前(2020-02-08) LeetCode 关于构造二叉树一共有三道题目，分别是：
今天就让我们用一个套路一举攻破他们。
