普通数组

解决关于普通数组的算法题通常可以遵循以下几个步骤：

1. 理解问题：仔细阅读题目，理解题目的要求，包括输入输出格式、数组的特性（如是否有序）、限制条件等。

2. 确定解题策略：根据问题的类型选择合适的策略。常见的策略有：

   • 暴力法：遍历数组的所有可能性，适用于小规模数据。
   • 双指针法：使用两个指针在数组中移动来解决问题，适用于有序数组或需要找到两个相关元素的问题。
   • 分治法：将问题分解成多个小问题递归求解，适用于复杂问题，如快速排序。
   • 动态规划：通过构建一个解的数组来逐步求解问题，适用于求最优解问题，如最大子数组和。
   • 哈希表：使用哈希表来快速查找、统计元素，适用于需要快速访问数据的问题。

3. 编写伪代码：在开始编写具体代码之前，可以先用伪代码梳理算法流程。

4. 编写代码：根据伪代码将算法转换成具体的编程语言代码。

5. 测试：使用不同的测试用例来测试代码的正确性。

下面是一些使用 Go 语言的代码实例：

例 1：找到数组中的最大元素

func findMax(nums []int) int {
    maxNum := nums[0]
    for _, num := range nums {
        if num > maxNum {
            maxNum = num
        }
    }
    return maxNum
}

例 2：双指针法解决有序数组的两数之和问题

func twoSum(numbers []int, target int) (int, int) {
    left, right := 0, len(numbers)-1
    for left < right {
        sum := numbers[left] + numbers[right]
        if sum == target {
            return left + 1, right + 1 // 题目可能要求返回的索引从1开始
        } else if sum < target {
            left++
        } else {
            right--
        }
    }
    return -1, -1 // 如果没有找到解
}

例 3：动态规划解决最大子数组和问题

func maxSubArray(nums []int) int {
    maxSum, currentSum := nums[0], nums[0]
    for i := 1; i < len(nums); i++ {
        if currentSum < 0 {
            currentSum = nums[i]
        } else {
            currentSum += nums[i]
        }
        if currentSum > maxSum {
            maxSum = currentSum
        }
    }
    return maxSum
}

在解决实际问题时，还需要考虑代码的可读性和效率，以及边界条件的处理。记得在写完代码后，通过多个测试用例来验证代码的正确性和健壮性。