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Algorithm
编程面试实战指南：面试官看重什么、常见题型模式、分步骤的解题流程，以及如何讲清时间与空间复杂度。
编程面试解题策略是一套在有限时间内解决算法题、同时把思路说出来的习惯与技巧。它由一套可重复的流程（澄清题意、构造示例、先给暴力解、再优化、编写代码、测试）和一小组反复出现的模式组成，例如哈希表、双指针、滑动窗口和前缀和。
许多公司通过在线笔试和现场编程面试来筛选开发者，评分时不只看最终答案，还看对问题的理解、解题过程、代码质量、自我验证和沟通。有了清晰的流程，即使没有做出最优解也能展示这些能力，而同样的习惯也适用于日常的调试和代码评审。
按模式学习比单纯追求刷题数量更有效：先掌握一个模式，做几道用到它的题，再像面对面试官一样把解法和复杂度讲出来。练习时计时，用边界用例和暴力解对照来验证代码，最后通过模拟面试收尾。
先确认输入规模、边界情况和输出格式；这些答案往往决定了哪种算法可行。
先说出简单正确的解法及其复杂度，再找出重复计算，用合适的数据结构消除它。
“有序”“连续”“出现过”等线索分别指向双指针、滑动窗口和哈希表。
说出每个决定，手动走一遍小例子，检查边界情况后再宣布代码完成。
longest_unique_window 返回不含重复字符的最长子串长度。它逐步右移右边界，记录每个字符最后出现的位置，窗口内遇到重复时把左边界跳到该位置之后，因此每个下标只被处理常数次，时间复杂度为 O(n)。运行 python sliding_window.py 可以看到几个示例字符串的结果。
sliding_window.py
def longest_unique_window(s: str) -> int:
"""Length of the longest substring without a repeated character (sliding window)."""
last_seen = {}
left = best = 0
for right, ch in enumerate(s):
if last_seen.get(ch, -1) >= left:
left = last_seen[ch] + 1
last_seen[ch] = right
best = max(best, right - left + 1)
return best
if __name__ == "__main__":
for text in ["tastedev", "abba", "interview", ""]:
print(f"{text!r}: {longest_unique_window(text)}")
python sliding_window.py共六章，带你从安装一步步了解 编程面试解题策略 的核心概念。
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