框架思维与复杂度

复杂度是输入增长时工作量的变化趋势。先列出最直接的枚举，再检查循环层数、递归分支和额外存储，才能知道优化目标究竟是减少一次遍历，还是消除一层枚举。

约束 n → 允许的复杂度
暴力解 → 找重复工作
选择索引或单调性 → 优化
用样例与边界验证

集合只回答是否存在，映射保存键到信息的对应关系。真正的关键不是使用 Map，而是定义好键：原值、排序后的字符串、计数编码或前缀和都可能成为索引。

for item in input:
  key = encode(item)
  if key in index: use(index[key])
  index[key] = information

完成提交不是学习终点。一个完整闭环需要能够复述状态、解释每一步为何不漏解，并记录失败原因。只有能迁移到相似题，才算形成了算法模式。

题目特征：___
核心状态：___
不变量：___
失败原因：___
下次识别信号：___