算法题到底咋做很多题根本找不到思路，每个题做完弄懂之后，下一次还是重写不出来，不知道啥算懂
利益相关。力扣君这里有一些算法题刷题技巧，一起来看看吧！
众所周知，算法题主要有两大难点，一是「实现」，即算法本身的难度；二是「思路」，即你能否想到使用这个算法来解决题目。
并且对于有一定刷题基础的同学来说，力扣（LeetCode）上大部分简单、中等题所涉及的算法都是非常常见的算法，即算法本身不存在难度，最大的难点在于「思路」，即如何想到适合本题的算法。
而解决「思路」问题，除了大量刷题积累经验之外，还可以采用一定的「巧劲」，从时间复杂度这个角度入手筛选出合适的算法。而本文的主要目的就是向大家介绍这种「巧劲」是如何在具体解题过程中发挥作用的。
本文一共分成三个部分，具体内容框架如下所示：
一、数据范围的隐含信息如何确定一道题合适的时间复杂度？最简单、快捷的方式就是通过观察题目中的数据范围来确定。
不过你可能马上会反驳，力扣上并不是所有题目都有数据范围，那又该如何确定呢？
不要急噢，没有数据范围也是可以采用这种方式来思考的，我们会在「练习」部分进行详细说明。
言归正传，如何通过数据范围来确定合适的时间复杂度呢？
通常来说，在力扣上，Python 可以支持到
的时间复杂度；C++ 会稍微多一点，大概
-
之间。因此我们可以得到如下表所示的，数据范围与算法大致时间复杂度的对应表。
二、算法时间复杂度总结 通过数据范围得到时间复杂度后，我们需要对照下图筛选出适合的算法进行求解。
此处有两点需要注意：
1. 上图仅列出了时间复杂度较为固定的常见算法，而类似于动态规划、贪心、暴力等时间复杂度百变多样的算法并未列出。
2.
的算法通常与
的算法组合在一起，用于实现
要求的题目。
三、练习?在讲解具体题目之前，我们先明确一下根据时间复杂度做题的具体流程：
1. 根据数据范围选择时间复杂度
2. 根据时间复杂度选择对应的常见算法集合
3. 思考题目特征，从集合中选出合适的算法
4. 根据选出的算法求解题目
接下来我们从力扣「2020-04月 每日一题」中选取三道题用于该流程的练习。
题库 - 力扣 (LeetCode)
力扣 1248. 统计「优美子数组」力扣题目描述给你一个整数数组 nums 和一个整数 k。
如果某个连续子数组中恰好有 k 个奇数数字，我们就认为这个子数组是「优美子数组」。
请返回这个数组中「优美子数组」的数目。
示例 1:输入：nums = , k = 3输出：2解释：包含 3 个奇数的子数组是 和 。示例 2:输入：nums = , k = 1输出：0解释：数列中不包含任何奇数，所以不存在优美子数组。示例 3:输入：nums = , k = 2输出：16
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