32. Longest Valid Parentheses
题目解释：给定一个只包含左括号和右括号的字符串，要求你求出最长的有效括号匹配对。
例如：
Input: ")()())"
Output: 4那么这个output 4就是两个括号对（即4）所得到的。好的，题目就是这样的，那么主要是分析一下解题思路：
题目思路：假设你是具备一定的专业的知识的，学过算法与数据结构，那么一定记得在栈的应用里面，有个特别重要的应用，那就是括号匹配，它的内容也是给定一个字符串，其中包含大括号、中括号、小括号，让你写程序判断给的字符串是不是有效的，即用通俗的话来讲就是每个'('都会有一个恰当的位置上存在与之匹配的')'，这样就是称之为括号匹配，那么同理，我们可以借鉴这样的算法思想，将它运用到本题中：
在本题中，我们将每一个字符都与特点的标号对应，本题存在小小的变动就是不是将特点的字符压栈，而是将标号压栈，这样就可以在每次计算的时候直接计算当前的最大距离，具体的注释可以尝试见代码：
class Solution:
def longestValidParentheses(self, s: str) -> int:
max_len=0
stack=[]
# 为了保证到目前为止是否是有效的
stack.append(-1)
for i,value in enumerate(s):
if value=='(':
stack.append(i)
else:
stack.pop()
if len(stack)==0:
stack.append(i)
else:
max_len=max(max_len,i-stack[-1])
return max_len具体的也可以看一下题目给的动画解答，真是太完美了
33. Search in Rotated Sorted Array
题目解释：给定一个已经排好序的数组，将它按照某个结点进行旋转（如[0,1,2,4,5,6,7] 将会进行旋转 [4,5,6,7,0,1,2])，然后在这个数组中寻找某个值，若找到则返回该结点的位置，若找不到位置则返回-1
要求：要求你写的算法的时间复杂度为O（lgn）
算法思想：当博主一看到这个要求的算法时间复杂度的时候，一定是采用二分法，因为这个算法的时间复杂度太过特殊了，直接就是O（lgn），与二分法相对应。那么确实如此，笔者也按照二分法的思路来解答本题：我们再次来观看本题，发现这个经过"旋转"之后的数组是有些奇特的，它是部分有序的如后面的[0,1,2]三个元素有序，前面的元素有序，那么我们可以按照这个特点，借助于二分法的思想，设置三个指针，分析如下：
list为a，low，mid以及high，其中mid=(low+high)//2
当我们需要找寻的数据（target）>a[mid],那么可以更新low或者high的值这样一看，似乎与传统的二分法没有区别，其实，当然是有区别的，我们的二分法只适用于有序数组，而经过旋转之后的数组只是部分有序的，并不适合于传统的二分法，那么需要改进的地方在哪里呢？
关键就是在mid这个点处于哪个升序的序列中，然后进行相关的操作，代码中有详细的注释，可以查看一下结果：
class Solution:
def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
start,end = 0,len(nums) - 1
while start <= end:
mid = (start + end)//2
if nums[mid] == target:
return mid
if nums[mid] >= nums[start]: # 当nums[mid]属于左边升序序列时
# target的值在start~mid之间
if target >= nums[start] and target < nums[mid]:
end = mid - 1
else:
start = mid + 1
if nums[mid] < nums[end]: # 当nums[mid]属于右边升序序列时
if target > nums[mid] and target <= nums[end]:
start = mid + 1
else:
end = mid - 1
return -1总结
这两个题应该来说找到确定的方法之后是不困难的，孰能生巧，嗯，对，就是这样....
想起朋友的一句话，很有道理：
生活不止眼前的苟且，还有远方的苟且，smile alive.
