不懂算法，还想进大厂？做梦吧

大飞。十年互联网人，资深架构师，技术leader。

题目有点标题党了，还请大家见谅。下面切入正题。

算法很重要，但算法也是学起来最难，最令人生畏的。

这篇就来说说算法刷题方面的一些经验和技巧。

大家在刷题的时候不知道有没有遇到以下情况。

拿到题目后就开始想着怎么写代码，结果写了大半天，发现越写越乱，最后就写不下去了，又或者是，看到题目后，一脸懵逼，完全不知道怎么下手。

其实，学算法，刷题蛮干是不行的，需要遵循科学的方法。

以下的经验技巧，对于算法新手，或大学没有搞过ACM，想利用业余时间提升算法能力的同学比较有帮助，对于算法高手和ACM大牛，可能不太适用，仅供参考。

算法不是拼智商

算法不是纯粹拼智商的，智商高，就一定很厉害，不够聪明，就一定不行。算法是一种技能，是可以通过科学合理的方式训练出来的能力。

智商的高低，当然会有影响，但这个先天因素无法改变，而科学合理的方法是大家都可以掌握的。

所以，首要的一点，是要意识到，算法不是只拼智商的，也是可以经由后天训练习得的。

难度要循序渐进

有些同学喜欢上来就是干，上来就是终极难度的题目，觉得自己只要做出最难的，其它的就迎刃而解了。这种急于求成的思想要不得。

算法训练是一个系统工程，需要循序渐进，太过于急功近利，反而容易因做不出难题而产生挫败感，带来反效果。

记得我有一个同事就做了次类似的事情。我们当时刚听说有leetcode，就想上去试试，他上去后就挑了一道困难里面还属于比较难的题目，结果想了大半天也没做出来，搞到自己特别沮丧。

你会发现这种做法效率很低，那道题目就算被做出来了，也不代表就可以解出其它的题目。

合理的做法是循序渐进。

如果你本身有基础，熟练度高，那你刷简单的leetcode应该是几分钟一题，几分钟一题的，花不了你多少时间。

如果你刷简单都花费很长时间，说明熟练度不够，就更应该从简单开始。

然后过度到中等，再过度到困难。

这里有个经验之谈。

目前国内大厂的算法考察，基本不会超过leetcode 中等难度，上限难度基本都是leetcode 中等题里面的中等难度(有点拗口，leetcode 中等难度里面也有分档次)。

如果你能够再20分钟内，做出这种难度的题目，国内大厂的算法面试，基本可以畅通无阻。

按算法分类来选题

选择题目，除了在难度上要循序渐进，还建议在算法上进行划分。

基本的算法数据结构是有限的。比如说链表，二叉树，二分查找，动态规划，哈希表。。。

我喜欢按算法的分类来选题和刷题，比如一个时间段，只刷链表题，待刷得差不多的时候，接下来再刷二叉树的题。。。

这种做法可以极大的提高刷题的速度，而且能带来更好的效果。

一，持续地刷同个类型的题目，可以不断地巩固和加深理解。

二，可以更全面地接触这个数据结构，算法的各个变种，这会促使你对这个数据结构，算法的理解更加全面和深刻，学习的效率会更高。

所以在一段时间内，持续地刷特定类别的题目，可以带来事半功倍的效果。

当然，在能力已经比较强的时候，可以采用打散的方式来刷题，可以更好地锻炼思维的灵活性和应变能力，但初期或能力较弱的时候，按分类选题，是比较好的。

解题三部曲

在具体做题的时候，可以采用以下三个步骤来进行。

拿到题目后，不要立马开干，想着下面的三个步骤，一步一步地来。

1. 看懂题目

看懂题目。有的题目很直接，直接告诉你要解决的问题是什么，题目本身甚至都包含了对应的数据结构和需要用到的算法；有的题目很隐晦，看了半天不知道它到底要解决什么问题，可以用什么算法和数据结构来解。所以，看到题目后，一定要先确保自己理解清楚了。

我的一个经验是，拿到一个题目后，看5分钟，如果5分钟之内看不懂，我就mark 下来，留到后面再做，要不很影响刷题的心情。

不过就leetcode 来说，这样的题目不多。基本都能在再5分钟内看懂。

2.分析，推导解法

分析推导题目的解法。

这个步骤要有意识地单独拎出来，不要跟编码步骤混淆在一起。也就是说，你在分析推导题目解法的时候，不要去想任何实现相关地事情，不用去想代码怎么写，不用去想要用什么库，定义什么变量，用多少层循环，都不要想，就想着在逻辑上，这道题目要怎么解。

这样做可以极大地降低你的心智负担，使你高效地想出题目的解法。对于如何将想法变成代码，可以留在下一个步骤，单独来进行。

3.将思路转换为代码

当你确定题目都已经理解，并且分析推导出了题目的解法后，你才开始来思考如何将自己的思路转换成代码。是地，将思路转换成代码，可以是一个单独地步骤，在实际工作中，其实也是很重要的一个能力。

有时，将一个思路转换成算法是很容易且自然的；但有时，有些思路转换成代码，是很有难度的事情。

或者你有体会，分析推导只用了不到十分钟，结果代码写了半小时还写不完整。

怎么定义变量，保存状态，用递归，还是用循环加辅助数据结构等等，都是将思路转换成代码要做的事情。

这个能力也需要刻意地去练习。

算法的封装

接下来，说点更细节的东西，算法的封装。

软件设计里面，最关键的思想就是抽象和封装了。

其实解题也可以用到这种思路。

比如一道题目的正确解法是先排序，再进行二分查找，那你的脑子里面只要记得，快速排序和二分查找，就可以了，不需要去想，快速排序和二分查找的具体实现。

就像我们在写代码的时候，遇到排序，查找，我们一般都直接使用了现成的函数库，而不需要自己动手再写一遍。这个是代码层面封装带来的好处，思维层面的封装也是一样的道理。

这种封装思想在做题的时候可以极大地减轻我们的心智负担，使得自己的脑力可以发挥在问题的核心点上。

用封装的思维去解题，你的解题能力会有快速地提升。

封装的思想可以用于 “ 2.分析，推导解法”  的过程，在 “ 3.将思路转换为代码”  的过程，更是可以用语言内置的算法函数，数据结构来直接实现，也使得从思路转换到代码的过程更加的直观和自然。

在实际的面试或比赛中，除非有特殊说明，一般都可以放心地使用语言的内置算法和数据结构。

然后你可能会问，对于像排序，查找这些基础的算法应该怎么对待呢？我的建议是可以把它们当作重要算法来刻意练习。

快排，快搜，堆排序等，我们可以称它们为元算法。

对于这些算法的刻意练习。一开始的时候，要看算法书的描述，确保自己理解了算法的思路，然后尝试自己实现一遍。

实在写不出来，就参照或者直接抄。一个算法花几天的时间，大部分人都是可以理解并自己实现出来的。(排除一些特别难的，需要更长的时间)。

保持持续的动力

算法能力的提升，是一个长期的事情，需要持续地学习和做题，而刷题又是个比较枯燥的过程，在遇到难题的时候，很容易产生挫败感，甚至导致直接放弃。

所以这里需要特别关注刷题时的正反馈。如果你老是无法解出某个难度或某个类别的题目的时候，你就要考虑降低难度，或者安排额外的时间，去更全面的复习特定的算法和数据结构了。

注意不要死磕！算法学习，特别讲求方法和技巧，死磕非但磕不过去，还可能留下对算法的心里阴影，导致学习障碍。

总结

首先算法不是只拼智商的，是可以通过后天的刻意练习掌握的一种能力。

刚上手的时候，难度上需要循序渐进，最好能够按算法分类来刷题。

解题的时候，建议按这三个步骤来 

1，看懂题目

2，分析，推导解法 

3，将思路转换为代码。

在更细节方面，封装的思想也可使用在算法上面，可以极大地降低我们的心智负担，提升解题的效率。

最后是要注意做题过程中的正反馈，确保自己能持续地做下去。

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