算法如何刷题

Posted 2023-05-01

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了算法如何刷题相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 1、原题
我自己感觉原题的概率还是挺大的，特别是剑指offer的66题更是如此。千万别小看这66题，这几十道题里面基本所有的算法类型都有包括在内，常用的数据结构，操作方式，常用算法思路都有不少的题。

如果真的能够充分理解这几十道题的最优解，我感觉其实已经形成基本的算法思维了。

另外，leetcode的原题也很常见，因为LC本身题量大，在里面出原题不是为了考倒你，而是检验你的刷题质量。

毕竟那些大公司面试官也不是傻子，知道你在面试前肯定会大规模刷题的。所以把刷过的题完全搞懂才是最重要的。

2、改编题
改编题就很显而易见了。改编题大多需要从基本的算法原理中找到处理的思维，然后结合实际题干进行性能优化，就能够搞定。

这里要记得一点的是，正常的算法考察不会故意刁难你（正常情况），也不会给过多的时间让你思考和敲代码。

所以遇到改编题不要想得太复杂，尽量要找到它的算法思维是什么。怎么说呢，透过现象看本质。我总结的改编题有以下几种思路：

1）新的数据结构，换汤不换药。比如最常见的排序算法的改编，原来是对数字进行排序，现在对链表排序等等。比较难一点的可能会遇到自定义的数据结构。但是算法本质不会变。

2）算法类型改编。

这里要说的就是一个比较大的范围，比如动态规划、贪心算法、递归、回溯和分治等等。这种是从算法大的类型上进行改编，很难用相同的套路去解题。

遇到这类题的关键就是要先弄明白算法核心。比如动态规划的状态方程，贪心算法的局部最优情况，递归回溯的边界判断，分治的子问题划分等等。这种类型的确比较难把握，怎么硕呢，每种类型的都来搞几道感觉感觉吧。

3）添加应用题背景。

这种题目看起来不难，但是难就难在对应用题背景的理解，需要去理解题意，然后考虑合适的数据结构和处理算法。这里面有数学建模的思维在里面，需要把一堆无用的信息剔除，筛选出有效的信息，然后才能选择正确的算法。

3、创新题
这类题考察的是你的扩展思维，如果说上面的题考查的是你的思维深度，这种题就是考察算法的广度。可能一看题目，完全没见过这种类型。但是算法本身其实不就是让计算机代替人脑进行高重复性的计算嘛。

首先你需要想到你应该去怎么算这个题，然后再换到计算机上，会发生什么问题（空间时间问题，运行效率，代码冗余等等），之后再想通过经典的算法原理来解决这些

1、题型分类
按照个人的习惯，喜欢按照一种类型狂刷，然后再刷另外一种类型。一般常见的算法类型可分为：

数组、链表

包含基本排序算法、二分查找、链表的一系列操作。

栈、队列、堆

利用栈、队列互相实现，堆的使用

二叉树与图

主要是遍历算法和节点的计算：
二叉树四种遍历方式、广度优先遍历（BFS）和广度优先遍历（DFS），节点到节点距离等等。

哈希表

使用标准库自带的模板或者函数就很简单了，一般会与其它数据结构相结合来提升时间复杂度。

字符串操作

字符串的操作也很多，本质上可以看作是数组的操作。另外字符串的一些匹配和寻求字串的算法还是非常具有思考价值的。KMP，马拉车等等。

递归

重点掌握边界判断条件。

回溯

重点掌握边界判断条件。

分治

重点掌握如何划分子问题。

动态规划

题太多了，可从一阶dp到二阶dp理解不同的状态方程。

贪心及其它

这个就很容易理解了，遇到贪心题应该要偷笑了。

2、高频热点多刷
这不多说了吧，Leetcode热题HOT 100。你值得拥有。

在不知道怎么刷的情况下，不如先刷起来。刷个题没那么多捷径，只有坚持刷起来了，才会形成自己的思维方式和学习习惯。

我建议是先按照类型刷，每个类型刷十几二十道。然后打混按照算法热度排序重新查漏补缺。

3、思路回顾
许多同学在一股脑刷了很多题之后，再看做过的题会发现忘了不少。可能大家都是这样的吧。我觉得是因为在刷题的时候过于心急，理解了大概就过了，或者类型做的太杂，没有留下印象。

我比较喜欢的方式是偶尔会重新看看曾经做过的题，就看题目然后想思路，再画一画步骤演进，没时间就不细敲了。这样可以增强一下思维记忆，之前理解过的东西，再回忆起来还是非常快的。