Python中的列表算法问题如何解决？
['/N/98445.html', '/N/98439.html', '/HomeV2/Banner/Records?model=A1&name=A1&url=https%3A%2F%2Fwww.jiemodui.com%2FKe%2F97539.html%3Ffrom%3Djmd004&flag=3a6f8321cf5ca56b13fd4a40a9474246', '/N/98441.html', '/N/98436.html', '/N/98435.html', '/N/98433.html', '/N/98434.html', '/HomeV2/Banner/Records?model=A3&name=A3&url=https%3A%2F%2Fwww.jiemodui.com%2FA%2F98137%3F%3Dxxl3&flag=90e994d56cd13c6b3201012bc988873a', '/N/98432.html', '/N/98431.html', '/N/98430.html', '/N/98429.html', '/N/98427.html', '/N/98426.html', '/N/98421.html', '/N/98416.html', '/N/98420.html', '/N/98407.html', '/N/98419.html', '/N/98411.html', '/N/98406.html']
这里我想保留 /N/98445.html 类似的格式，把 很长的 /HomeV2 那两个很长的从列表中删除，我想到的办法就是遇到这个字符串 pass 然后 重新构造一个列表添加，因为可能这个带 /HomeV2 字符串不在这个位置 有没有不需要重新构造一个列表直接在原来的列表删除这两个有 /HomeV2 的长字符串
Python中的列表算法问题如何解决？
帖子标题：Python中的列表算法问题如何解决？
列表算法问题通常涉及排序、查找、去重、子数组处理等。核心解决思路是：先明确问题类型，再选择合适的数据结构（如哈希表、堆、双指针）和算法（如二分查找、滑动窗口、动态规划）。下面通过几个典型例子说明：
1. 两数之和（查找问题）
def two_sum(nums, target):
hashmap = {}
for i, num in enumerate(nums):
complement = target - num
if complement in hashmap:
return [hashmap[complement], i]
hashmap[num] = i
return []
用哈希表存储遍历过的值，实现O(n)时间查找。
2. 合并有序列表（双指针）
def merge_sorted_lists(list1, list2):
i, j = 0, 0
merged = []
while i < len(list1) and j < len(list2):
if list1[i] <= list2[j]:
merged.append(list1[i])
i += 1
else:
merged.append(list2[j])
j += 1
merged.extend(list1[i:])
merged.extend(list2[j:])
return merged
双指针遍历，避免直接拼接后排序的低效操作。
3. 滑动窗口最大值（队列应用）
from collections import deque
def max_sliding_window(nums, k):
dq = deque()
result = []
for i, num in enumerate(nums):
while dq and nums[dq[-1]] < num:
dq.pop()
dq.append(i)
if dq[0] <= i - k:
dq.popleft()
if i >= k - 1:
result.append(nums[dq[0]])
return result
维护单调递减队列，保证队首始终是窗口最大值。
通用建议：
- 先暴力解法理清逻辑，再优化时间复杂度
- 注意边界条件（空列表、单个元素、负数等）
- 合理利用Python内置函数（如
set()去重、sorted()排序）
总结：分析问题类型，选择匹配的算法模板。
