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看到后台这么多人私信我说：算法越学越扎心，有没啥破解之法？帅地熬夜撸出了这篇学习心得！

帅地

发布于 2020-03-16 07:46:42

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文章被收录于专栏：苦逼的码农苦逼的码农

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来源公众号：帅地玩编程

作者：帅地

对于算法的学习，我也是从一个小白一步步走来，当然，现在仍然很菜，，，不过，鉴于我觉得还有一些人比我更菜了，我决定谈谈我算法学习过程走过的坑，以及自己总结的一些经验，之前也有写过一篇类似的，那时粉丝才几千，这篇算是修正版。

切勿盲目刷题：刷题前的知识积累

说实话，想要提高自己的算法，真的没啥捷径，我觉得最好的捷径就是脚踏实地着多动手去刷题，多刷题。

但是，我必须提醒的是，如果你是小白，也就是说，你连常见的数据结构，如链表、树以及常见的算法思想，如递归、枚举、动态规划这些都没学过，那么，我不建议你盲目疯狂着去刷题的。而是先去找本书先去学习这些必要的知识，然后再去刷题。

因为，如果这些基础都不懂的话，估计一道题做了几个小时，然后看答案都看不懂，做题没有任何思路，这是很难受的。久而久之，估计没啥动力了，我刚开始就是这样，一道题答案看一天，然而还是不大懂，什么回溯啊，暴力啊，还不知道是啥意思。

也就是说，假如你要去诸如leetcode这些网站刷题，那么，你要先具备一定的基础，这些基础包括：

1、常见数据结构：链表、树(如二叉树)。（是的，链表和二叉树是重点，图这些可以先放着）

2、常见算法思想：贪婪法、分治法、穷举法、动态规划，回溯法。（贪婪、穷举、分治是基础，动态规划有难度，可以先放着）

以上列出来的算是最基本的吧。就是说你刷题之前，要把这些过一遍再去刷题。如果你连这些最基本的都不知道的话，那么你再刷题的过程中，会很难受的，思路也会相对比较少。

总之，千万不要急，先把这些基本的过一遍，力求理解，再去刷题。

在这里，我推荐基本我大一时看过的书籍吧，感觉还是非常不错的，如果对于数据结构时零基础的话，那么我建议你可以看《数据结构与算法分析：C语言描述版》这本书，这本书自认为真的很 nice，当时我把这本书里面的全部都看了，并且 coding 了一遍，感觉整个人有了质的飞跃。

后面我时在一些学校的 OJ 刷题，主要是在自己学校的 OJ 以及在杭电的 OJ 上刷（它这个OJ题比较系统，大佬就是不一样），当时看的一本书叫做《挑战程序设计大赛》，日本作家写的，我觉得这本书也很nice，里面有分初级，中级和高级三个模块，基础比较差的可以从初级开始看起。

当然，这两本书，你可以在这个Github上找到：https://github.com/iamshuaidi/CS-Book（点击文末阅读原文即可直达）

总结下：

提高数据结构与算法没啥捷径，最好的捷径就是多刷题。但是，刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。

AC不是目的，我们要追求完美

如何刷题？如何对待一道算法题？

我觉得，在做题的时候，一定要追求完美，千万不要把一道题做出来之后，提交通过，哇，舒服！然后就赶紧下一道。

然而，我认为这意义不大，因为一道题的解法太多了，有些解法态粗糙了，我们应该要寻找最优的方法。

算法能力的提升和做题的数量是有一定的关系，但并不是线性关系。也就是说，在做题的时候，要力求一题多解，如果自己实在想不出来其他办法了，可以去看看别人是怎么做的，千万不要觉得模仿别人的做法是件丢人的事。反正我就算作出了最优解，也会经常去看看大神的代码长啥样，有时候发现，大神果然是大神，代码好简洁！

我做题的时候，我一看到一道题，可能第一想法就是用很粗糙的方式做，因为很多题采用暴力法都会很容易做，就是时间复杂度很高。之后，我就会慢慢思考，看看有没其他方法来降低时间复杂度或空间复杂度，例如是否可以状态保存，剪纸，是否可以采用动规等等。最后，我会去看一下别人的做法，当然，并不是每道题都会这样执行。

衡量一道算法题的好坏无非就是时间复杂度和空间复杂度，所以我们要力求完美，就要把这两个降到最低，令他们相辅相成。

我举道例题吧（举了无数次了，哈哈）：

问题： 一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法？

这道题我在以前的分章分析过，不懂的可以先看下之前写的：递归与动态规划---基础篇1

方法1：：暴力递归

这道题不难，或许你会采取下面的做法：

public int solve(int n){
    if(n <= 2){
        return n;
    }else{
        return solve(n-1) + solve(n-2);
    }
}

这种做法的时间复杂度很高，指数级别了。但是如果你提交之后侥幸通过了，然后你就接着下一道题了，那么你就要好好想想了。

方法二：空间换时间

力求完美，我们可以考虑用空间换时间：这道题如何你去仔细想一想，会发现有很多是重复执行了。不行你可以画个图

在这里插入图片描述所以可以采取下面的方法：

//用一个HashMap来保存已经计算过的状态
static Map<Integer,Integer> map = new HashMap();
public static int solve(int n){
     if(n <= 2){
        return n;
    }else{//是否计算过
        if(map.containsKey(n)){
            return map.get(n);
        }else{
            int m = solve(n-1) + solve(n-2);
            map.put(n, m);
            return m;
        }
    }
}

这样，可以大大缩短时间。也就是说，当一道题你做了之后，发现时间复杂度很高，那么可以考虑下，是否有更好的方法，是否可以用空间换时间。

方法三：斐波那契数列

实际上，我们可以把空间复杂度弄的更小，不需要HashMap来保存状态：

public static int solve(int n){
    if(n <= 2){
        return n;
    } 
    int f1 = 0;
    int f2 = 1;
    int sum = 0;
    for(int i = 1; i<= n; i++){
        sum = f1 + f2;
        f1 = f2;
        f2 = sum;
    }
    return sum;
}

我弄这道题给你们看，并不是在教你们这道题怎么做，而是有以下目的：

1、在刷题的时候，我们要力求完美。

2、我想不到这些方法啊，怎么办？那么你就可以去看别人的做法，之后，遇到类似的题，你就会更有思路，更知道往哪个方向想。

3、可以从简单暴力入手做一道题，在考虑空间与时间之间的衡量，一点点去优化。

挑战自己，跳出舒适区

什么叫舒适区？在刷题的时候，可能有一类题是你比较懂的，你每次一看就有思路，然后半个小时就撸好代码，提交代码，然后通过了，然后，哇，又多刷了一道题，心里很舒服。

但是，记住，前期你可以多刷这种题练手，提升自己的乐趣，但，我还是建议你慢慢跳出舒适区，去做一些自己不擅长的题，并且找段时间一直刷这种题。例如，我觉得我在递归方面的题还是挺强的，但是，我对动态规划的题，很菜，每次都要想好久，每次遇到这种题都有点害怕，没什么信心。不过有段时间我觉得只刷动态规划的题，直接在 leetcode 选定专题，连续做了四五十道，刚开始很难受，后来就慢慢知道了套路了，一道题从两三个小时最后缩到半小时，简单的十几分钟就搞定。感觉自己对这类型的题也不惧怕的。

当然，对于动态规划的学习，大家也可以看我这篇广受好评的文章：告别动态规划，连刷40道动规算法题，我总结了动规的套路

所以，建议你，一定要学好跳出自己的舒适区。

一定要学会分类总结

有些人以为 leetcode 的题刷的越多，就一定能越厉害，其实不然，leetcode 虽然有 1000 多道题，但题型就那么几类，我们前期在刷的时候，我是建议按照题型分类刷题的，例如我这整理刷二叉树相关，然后刷链表相关，然后二分法，然后递归等等，每刷一种题型，都要研究他们的套路，如果你愿意去总结，那么 leetcode 的题，其实你刷几百道，有目的、挑选的刷，我觉得就差不多了。

我看过一本书，叫做《程序员代码面试指南：IT 名企算法与数据结构题目最优解》，这本书就非常不错，里面按照栈，队列，链表，二叉树，字符串等一个专题一个专题来刷的，并且每道题都给出了最优解，而且里面的题有一定的难度，感兴趣的，真心不错，如果你把这本书的题全部搞定，并且总结相关套路，那么你的算法一定有很大的提升。