📄️ 10.1 C++ STL
在刷题时，我们几乎一定会用到各种数据结构来辅助我们解决问题，因此我们必须熟悉各种数据结构的特点。C++ STL 提供的数据结构包括（实际底层细节可能因编译器而异）：
📄️ 10.2 Python 常用数据结构
类似于 C++ STL，Python 也提供了类似的数据结构（实际底层细节可能因编译器而异）：
📄️ 10.3 数组
448. Find All Numbers Disappeared in an Array
📄️ 10.4 栈和队列
232. Implement Queue using Stacks
📄️ 10.5 单调栈
单调栈通过维持栈内值的单调递增（递减）性，在整体 $O(n)$ 的时间内处理需要大小比较的问题。
📄️ 10.6 优先队列
优先队列 （priority queue）可以在 $O(1)$ 时间内获得最大值，并且可以在 O(log n) 时间内取出最大值或插入任意值。
📄️ 10.7 双端队列
239. Sliding Window Maximum
📄️ 10.8 哈希表
哈希表（hash table, hash map），又称散列表，使用 $O(n)$ 空间复杂度存储数据，通过哈希函数（hash function）映射位置，从而实现近似 $O(1)$ 时间复杂度的插入、查找、删除等操作。哈希表可以用来统计频率，记录内容等等。
📄️ 10.9 多重集合和映射
332. Reconstruct Itinerary
📄️ 10.10 前缀和与积分图
一维的前缀和（cumulative sum, cumsum），二维的积分图（summed-area table, image integral）都是把每个位置之前的一维线段或二维矩形预先存储，方便加速计算。如果需要对前缀和或积分图的值做寻址，则要存入哈希表；如果要对每个位置记录前缀和或积分图的值，则可以储存到一维或二维数组里，也常常伴随着动态规划。
📄️ 10.11 练习
基础难度