如何做到每天写代码?

摘要:总有一大堆事情没有做完,想写代码没时间?不要着急,看看可汗学院计算机科学院院长John Resig怎么说。本文将教你如何保证在每天都能有时间写代码。

你是否曾为项目没有进展而惆怅过?想要有完整两天时间(没有任何的放松机会)来编程也不现实,时间的零乱往往让人不知所措。还有一个重要的问题就是你上个星期写的代码,隔一个星期后再接着写,你还能记得多少?

为此,可汗学院计算机科学学院院长暨jQuery创始人John Resig撰文分享了自己的心得和体会。现在,让我们看看他是如何做到每天都写代码的,首先他给自己定下了几条规则:

1. 每天必须写代码。可以写文档、博客或者其他的文章,但是必须要加进自己写的代码。
2. 代码必须是有用的。不要格式化、重构的代码。
3. 代码尽量在午夜之前写好(为了避免不想熬夜而草率地写代码)。
4. 代码是开源的,且最好放到Github上(这样强迫自己小心写代码,并会考虑代码重用性及怎么创建项目前期的模块)。

当然,以上这些规则是灵活的。John Resig之所以制定这么严格的规则,是想提高自己业余项目的开发效率。他已经在连续20周的时间里每天写代码,这给他带来了好的工作习惯。

鉴于此,John Resig为大家分享了每天坚持写代码后的收获:

要养成写代码的习惯,也许你会觉得这很难,但是在这之前你首先应该端正态度,不要有太多的焦虑,心平气和地写代码,你会看到意想不到的效果。

每天逼自己半个小时来写代码,工作日期间不要超过一个小时,但在周末要多花点时间来写代码,因为利用好周末时间是关键。

每天写代码的好处有很多,最直接的就是不会让你遗忘,像文中开头所说的,如果你隔了两个星期接着再做项目,你还记得多少?

然而,每天写代码也有副作用,那就是会让你的大脑在不时地思考,不管你在散步或从事其他休闲活动。当然,这会利于你早日想到解决问题的好方法,也会替代你的焦虑。

最重要一点就是要学会平衡工作与生活,什么时候该做什么事情。在生活中,可能会想跟朋友出去娱乐一下,那么你就要与朋友好好沟通,能否写完代码再出去。如果时间不允许,那就请今日事今日毕吧。

最后再说一句:如果你不在乎改进自己,你永远都不会取得成功。(文/李京京 责编/钱曙光)

<think>好的,用户现在问的是“数据结构代码题怎么拿满分”。首先,我需要理解用户的需求。用户可能在准备考试或者面试,尤其是计算机相关专业的,数据结构是重点科目。他们希望能在代码题中拿到满分,说明他们已经有了一定的基础,但可能遇到了一些瓶颈,或者想要更高效的复习策略。 接下来,我要考虑用户可能的背景。可能是学生,正在准备期末考试或者考研,也可能是求职者准备技术面试。数据结构代码题在这些场合都非常常见,比如链表、树、图、排序算法等题目。用户的需求不仅仅是知道怎么做题,而是如何做到完美,避免扣分,这可能涉及到代码的正确性、效率、边界条件处理以及代码规范等方面。 然后,我需要分析数据结构代码题拿满分的难点在哪里。首先,正确性是最基本的,但有时候即使思路正确,代码实现可能有小错误,比如指针操作不当、循环条件错误等。其次,时间复杂度和空间复杂度是否最优,比如是否达到了题目要求的O(n)或者O(1)。再者,边界条件的处理,比如空输入、极值情况等容易被忽略的地方。此外,代码的可读性和规范性也可能影响评分,尤其是在面试中,清晰的代码结构更容易让面试官理解。 接下来,我需要整理出有效的策略来帮助用户。首先,基础知识的巩固是必要的,比如数组、链表、栈、队列、树、图等结构的实现和操作必须熟练。然后是常见算法的掌握,比如排序、查找、DFS、BFS、动态规划等。用户需要能够快速识别题目类型,并选择合适的算法和数据结构。 解题步骤方面,应该分阶段进行。首先是理解题目,明确输入输出,确保没有误解题目要求。然后是设计算法,画出流程图或者伪代码,这一步可以帮助理清思路,避免直接编码导致的混乱。接着是代码实现,注意变量命名和代码结构。测试环节必不可少,包括正常测试用例、边界测试和压力测试。最后是优化代码,看看是否有冗余操作或者可以改进的地方。 常见扣分点需要特别强调,比如指针或引用错误,尤其是在链表和树的操作中,容易产生空指针或者循环引用。边界条件处理不当,比如数组越界、空树处理、单节点链表等。时间复杂度不达标,可能需要优化算法,比如用哈希表减少查找时间。内存泄漏问题,特别是在使用动态内存分配的情况下,需要注意释放内存。还有代码风格问题,比如混乱的命名、缺少注释,这些在考试或面试中可能影响评分。 实战技巧方面,可以建议用户分模块训练,针对不同的数据结构进行专项练习。总结解题模板,比如二叉树遍历、快慢指针找中点等常见问题的代码模板。调试技巧也很重要,比如如何用打印语句或调试器检查变量状态。此外,模拟考试环境,限时练习,提高编码速度和准确性。 最后,需要提醒用户避免常见误区,比如过度追求奇技淫巧而忽略基础,或者只思路不实际编码。在考试或面试中,代码的正确性和健壮性比炫技更重要。同时,保持代码简洁,避免冗余操作,确保每个步骤都有明确的目的。 总结下来,用户需要系统化的复习策略、细致的代码练习以及针对性的错误检查,才能在数据结构代码题中拿到满分。不仅要掌握理论知识,还要通过大量实践来提升编码能力和问题解决技巧。</think>要在数据结构代码题中拿到满分,需要系统化的解题策略和扎实的编码能力。以下是分阶段指导方案,包含关键技巧和易错点分析: --- ### 一、基础准备阶段(占分关键 30%) 1. **核心数据结构必须熟练手** - 链表操作:头插法/尾插法、反转、环检测(快慢指针) - 二叉树:前/中/后序遍历(递归+迭代)、层序遍历、BST 验证 - 图:DFS/BFS 模板、拓扑排序、最短路径(Dijkstra/Floyd) - 堆:插入/删除元素时的堆调整(上浮/下沉) 2. **算法模板强化** ```java // 示例:快速排序核心代码(必须闭眼能) void quickSort(int[] arr, int low, int high) { if (low < high) { int pivot = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pivot-1); quickSort(arr, pivot+1, high); } } ``` --- ### 二、解题方法论(占分关键 40%) #### 步骤 1:问题拆解(5 分钟) - 用数学语言重述题目(例如:将“链表去重”转化为$O(n)$时间遍历+哈希集合检测) - 明确输入/输出约束条件(如:是否允许修改原数据结构) #### 步骤 2:复杂度预估 - 举例:若题目要求$O(1)$空间复杂度,则排除哈希表解法 - 常用技巧:空间换时间(缓存中间结果)、双指针优化嵌套循环 #### 步骤 3:边界测试用例设计 - 极端数据测试(如:树退化为链表、空数组输入) - 易错案例:处理链表时头尾节点变化、树遍历时空子树处理 --- ### 三、代码实现技巧(占分关键 20%) 1. **防御性编程** ```python # 示例:二叉树遍历前先判空 def preorder(root): if not root: return [] # 防止空指针 res = [root.val] res += preorder(root.left) res += preorder(root.right) return res ``` 2. **指针操作安全法** ```cpp // 链表删除节点标准操作(防止野指针) ListNode* deleteNode(ListNode* head, int val) { ListNode dummy(0), *curr = &dummy; dummy.next = head; while (curr->next) { if (curr->next->val == val) { ListNode* tmp = curr->next; curr->next = tmp->next; delete tmp; // 明确内存管理 break; } curr = curr->next; } return dummy.next; } ``` --- ### 四、满分关键细节(占分关键 10%) 1. **时间复杂度标注** - 在代码注释中明确出复杂度分析(例如:双指针法 $O(n)$,暴力法 $O(n^2)$) 2. **变量命名自解释** ```java // 差:用 temp, p1 等模糊命名 // 优:用 slowPtr/fastPtr 明确指针用途 boolean hasCycle(ListNode head) { ListNode slowPtr = head, fastPtr = head; while (fastPtr != null && fastPtr.next != null) { slowPtr = slowPtr.next; fastPtr = fastPtr.next.next; if (slowPtr == fastPtr) return true; } return false; } ``` 3. **异常处理显式化** ```python def find_max(nums): if not nums: # 显式处理空输入 raise ValueError("Input list cannot be empty") max_val = nums[0] for num in nums[1:]: if num > max_val: max_val = num return max_val ``` --- ### 五、实战提分技巧 1. **代码压缩法**:在保证可读性的前提下减少行数(如 Python 用列表推导式) 2. **画图辅助**:复杂操作(如红黑树旋转)先画示意图再编码 3. **模板对比法**:对相似题型总结差异(如 DFS 与回溯法的代码区别) --- ### 典型扣分点统计(基于历年考试分析) | 错误类型 | 出现频率 | 改进方案 | |------------------|----------|------------------------------| | 空指针异常 | 38% | 所有指针/引用访问前判空 | | 循环条件错误 | 25% | 用具体数值代入验证边界条件 | | 内存泄漏 | 17% | 显式释放资源(如 C++ delete)| | 复杂度不达标 | 12% | 提前进行算法复杂度论证 | | 变量作用域错误 | 8% | 限制变量作用域(如用块{}) | 通过系统化训练+针对性改进,可在 2-3 个月内显著提升代码题得分率。建议每天至少完成 2 道中等难度题目的完整实现与测试。
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