如何刷算法题?


(我鸽了🕊好久了哈哈哈,前段时间有点摆烂说实话,现在打算静下心来好好xiao习了!

以下是正文…😁)

1.输出很关键

题目不是做完就完了,知识也并不是学会就完了,而是要反复用。根据我的经验,即使是会做的题目,过了一段时间你也不一定可以做的出来。因此,输出就是一个不错的办法,逼着自己把问题搞懂 搞透!
输出比较好的方式是:

  1. 你身边有人,你把这个问题跟她讲清楚,你们之间有讨论。
  2. 如果没有这个条件,你就把自己的思考想法写成博客,发表到讨论区里(csdn、知乎等),让别人给你挑毛病,你的思考就会在别人的"挑剔"中越来越好。

只要是有人看,你就会想着把输出打的越来越好!

2.归纳总结/题

对于遇到的每个题目,事后都做上标记:普通题目,难题、好题。
每个题目都分为以下几个步骤做好详细的笔记:

  1. 原题目
  2. 自己的第一遍解法
  3. 网上好的解法
  4. 自己可以改进的地方
  5. 进一步精简优化自己的代码直至代码简无可简(这是非常关键的一步,到达这一步,才会发现获得能力的提升远远要超过简单地把题目解出来)
  6. 获得的思考(或者学习到的地方,可以是算法、数据结构或者Java的特性—例如Stream等等)

参考:大家都是如何刷力扣的?

### 如何高效算法题 高效的题方式不仅依赖于个人的努力,还需要科学的方法以及合适的工具支持。以下是关于如何高效算法题的具体建议: #### 1. **选择适合自己的平台** 对于初学者或者希望提升技能的开发者来说,选择一个优质的在线编程练习平台至关重要。例如 MarsCode 的 AI 题平台是一个不错的选择[^1]。这类平台通常提供丰富的题目分类,包括但不限于图相关算法(如 DFS、BFS、Dijkstra 和 Floyd),这些经典算法可以帮助学习者深入理解数据结构及其应用。 除了 MarsCode 外,还可以考虑 LeetCode、HackerRank 或 Codeforces 等知名平台。它们提供了多样化的挑战环境,并且可以根据用户的水平动态调整难度[^2]。 #### 2. **制定合理的计划** 为了最大化效率,应该遵循一定的策略来进行训练。例如,专注于某一特定领域内的多个问题而不是随机挑选不同类型的题目[^3]。如果目标是掌握某种技术——像二分查找,则应集中精力完成一系列与此相关的习题直到完全熟悉为止;之后再转向下一个主题继续重复这个过程。 此外,在日常生活中保持持续性的实践也非常重要。“长期记忆”的形成往往需要时间积累,因此坚持每天花固定的时间段用于解题是非常有益的做法[^3]。 #### 3. **注重质量而非数量** 仅仅追求解答更多问题是不够的,更重要的是确保每一道被处理过的题目都得到了充分的理解与吸收。这意味着不仅要找到正确答案,还要反思整个求解过程中所涉及的概念和技术要点[^2]。通过这种方式,不仅可以巩固已有的知识体系,还能发现潜在的知识盲区从而加以改进。 #### 4. **善用辅助资源** 当遇到困难时不要害怕求助外部资料。可以查阅官方文档、观看教学视频或是阅读其他人的解决方案作为参考。同时也要注意记录下自己容易遗忘的部分以便日后复习之用[^2]。 ```python def dijkstra(graph, start): import heapq distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` 以上展示了 Dijkstra 最短路径算法的一个简单实现例子[^1]。通过对典型算法的实际编码操作加深印象,有助于更好地理解和记住相关内容。 ---
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