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学编程要刷leetcode吗 leetcode自学

学编程要刷题吗,学编程要记代码吗,学编程需要死记硬背吗,学编程需要背单词吗

一台能上网的电脑+了解基础的数据结构+会一门编程语言。

准备好以上三样即可，多了没必要！

不用太多准备，想的太多反而成为了负担，要尽快动手开刷！

不要把刷Leetcode想的那么神圣，刷题而已，放轻松啦~~

先从数据结构说起，下面这些常用的数据结构，要先熟悉和掌握。因为在刷题过程中会遇到这些算法的简单应用，有个大概的了解。

线性表是最常用且最简单的一种数据结构，它是n个数据元素的有限序列。

实现线性表的方式一般有两种，一种是使用数组存储线性表的元素，即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素，即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素。

数组是一种大小固定的数据结构，连续的内存空间和数据类型。数组实现的线性表优点在于可以通过下标来访问或者修改元素，比较高效，主要缺点在于插入和删除的花费开销较大，比如当在第一个位置前插入一个元素，那么首先要把所有的元素往后移动一个位置。

链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列节点组成，这些节点不必在内存中相连。每个节点由数据部分Data和链部分Next，Next指向下一个节点，这样当添加或者删除时，只需要改变相关节点的Next的指向，效率很高。

链表的实现还有其它的方式，常见的有循环单链表，双向链表，循环双向链表。循环单链表 主要是链表的最后一个节点指向第一个节点，整体构成一个链环。双向链表 主要是节点中包含两个指针部分，一个指向前驱元，一个指向后继元，JDK中LinkedList集合类的实现就是双向链表。循环双向链表是最后一个节点指向第一个节点。

栈和队列也是比较常见的数据结构，它们是比较特殊的线性表，因为对于栈来说，访问、插入和删除元素只能在栈顶进行，对于队列来说，元素只能从队列尾插入，从队列头访问和删除。

栈是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫作栈顶，对栈的基本操作有push(进栈)和pop(出栈)，前者相当于插入，后者相当于删除最后一个元素。栈有时又叫作LIFO(Last In First Out)表，即后进先出。

应用场景：函数调用栈、表达式求值、括号匹配。

队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。

应用场景：

• 阻塞队列：生产者和消费者模型
• 并发队列：利用CAS实现高效的并发队列。

树型结构是一类非常重要的非线性数据结构，其中以树和二叉树最为常用。

树 是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。它具有以下特点：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为 根 节点；每一个非根节点有且只有一个 父节点 。

二叉树的每个结点至多只有2棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。

二叉树的第i层至多有2^(i-1)个结点；深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点。

一棵深度为k，且有2^k-1个节点的二叉树称之为 满二叉树。

深度为k，有n个节点的二叉树，当且仅当其每一个节点都与深度为k的满二叉树中，序号为1至n的节点对应时，称之为完全二叉树。

(1) 先序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先访问根节点，再先序遍历左子树，最后先序遍历右子树。(2) 中序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先中序遍历左子树，再访问根节点，最后中序遍历右子树。(3) 后序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先后序遍历左子树节点，再后序遍历右子树，最后访问根节点。

二叉查找树就是二叉排序树，也叫二叉搜索树。二叉查找树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：(1) 若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；(2) 若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；(3) 左、右子树也分别为二叉排序树；(4) 没有键值相等的结点。

平衡二叉树又称AVL树，它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：它的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。

查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。

红黑树是平衡二叉树的一种，它保证在最坏情况下基本动态集合操作的事件复杂度为O(log n)。红黑树和平衡二叉树区别如下：(1) 红黑树放弃了追求完全平衡，追求大致平衡，在与平衡二叉树的时间复杂度相差不大的情况下，保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡，实现起来也更为简单。(2) 平衡二叉树追求绝对平衡，条件比较苛刻，实现起来比较麻烦，每次插入新节点之后需要旋转的次数不能预知。

多路查找树（multi-way search tree），其每一个结点的孩子数可以多于两个，且每一个结点处可以存储多个元素。B树是一种平衡的多路查找树，结点最大的孩子数目称为B树的阶（Order）。

B+树在B树的基础上做了改进，在B+树中，出现在分支结点中的元素会被当作它们在该分支结点位置的中序后继者（叶子结点）中再次列出，且每一个叶子结点都会保存一个指向后一叶子结点的指针。

B树与B+树对比

B树的优点在于数据存储在每个结点中，可以更快访问到，而不必须走到叶子结点，B树更多的用在文件系统中。B+树的每个非叶子结点都只充当索引，所以查询必须到叶子结点结束，但它十分适合“扫库”和区间查找，而且因为大多结点只用于索引，所以并不会存储真正的数据，在内存上会更紧凑，相同的内存就可以存放更多的索引数据了。B+树的这些特性使得它更适合用来做数据库的索引。

图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构，在线性表中，数据元素之间仅有线性关系，在树形结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，而在图形结构中，节点之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。图的应用相当广泛，特别是近年来的迅速发展，已经渗入到诸如语言学、逻辑学、物理、化学、电讯工程、计算机科学以及数学的其他分支中。

堆就是用数组实现的二叉树，所有它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。

堆分为两种：最大堆和最小堆，两者的差别在于节点的排序方式。

在最大堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要大。在最小堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要小。这就是所谓的“堆属性”，并且这个属性对堆中的每一个节点都成立。

用一个与集合规模差不多大的数组来存储这个集合，将数据元素的关键字映射到数组的下标，这个映射称为“散列函数”，数组称为“散列表”。查找时，根据被查找的关键字找到存储数据元素的地址，从而获取数据元素。

在散列表中。插入、删除和查找都会用到散列函数。散列函数的计算速度直接影响散列表的性能。好的散列函数的一个标准就是：计算速度快。另一点就是：结点的散列地址尽可能均匀。使得冲突的机会尽可能少。

常用的散列函数包括直接定址法、保留余数法、数字分析法、平方取中法和折叠法等。

开放定址法来处理哈希冲突：核心思想就是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。

拉链法处理哈希冲突：在散列表中，每个桶（bucket）或者槽（slot）会对应一条链表，所有散列值相同的元素会放到相同槽位对应的链表中。

位图法就是bitmap的缩写。所谓bitmap，就是用每一位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。通常是用来判断某个数据存不存在的。

很多初学算法的同学，对着【【淘密令】】从头开刷，结果磕磕碰碰没几个AC。

挫败感上来就刷不动了，其实掌握科学刷题顺序能让你事半功倍！

今天就来总结下正确的刷题顺序，大家跟着刷就行！

在刷题之前，如果时间充足，一定要先了解一道算法题考察的知识点，同一个知识点可以触类旁通，强化联系。下面把Leetcode上的题目按结构化标签分类，供你参考。

一定要按照按照题目类别结构化地刷题 ！！！

这样刷题的速度不仅更快，而且可以在刷完一类题之后进行总结。

对于水平较高的小伙伴们来说，按照推荐的顺序刷，可以在 200 小时内刷完 500 多题。

对于萌新们来说，按照推荐顺序刷，能更好地掌握数据结构与算法基础

题目分类 题目编号

数组的遍历 485、495、414、628

统计数组中的元素 645、697、448、442、41、274

数组的改变、移动 453、665、283

二维数组及滚动数组 118、119、661、598、419

数组的旋转 189、396

特定顺序遍历二维数组 54、59、498

二维数组变换 566、48、73、289

前缀和数组 303、304、238

题解 数组篇

题目分类 题目编号

字符 520

回文串的定义 125

公共前缀 14

单词 434、58

字符串的反转 344、541、557、151

字符的统计 387、389、383、242、49、451、423、657、551、696、467、535

数字与字符串间转换 299、412、506、539、553、537、592、640、38、443、8、13、12、273、165、481

子序列 392、524、521、522

高精度运算 66、67、415、43、306

字符串变换 482、6、68

字符串匹配 28、686、459、214

中心拓展法 5、647

题目分类 题目编号

数字的位操作 7、9、479、564、231、342、326、504、263、190、191、476、461、477、693、393、172、458、258、319、405、171、168、670、233、357、400

简单数学题 492、29、507

快速幂 50、372

题目分类 题目编号

用栈访问最后若干元素 682、71、388

栈与计算器 150、227、224

栈与括号匹配 20、636、591、32

递归 385、341、394

题目分类 题目编号

链表的删除 203、237、19

链表的遍历 430

链表的旋转与反转 61、24、206、92、25

链表高精度加法 2、445

链表的合并 21、23

题目分类 题目编号

哈希表的查找、插入及删除 217、633、349、128、202、500、290、532、205、166、466、138

哈希表与索引 1、167、599、219、220

哈希表与统计 594、350、554、609、454、18

哈希表与前缀和 560、523、525

题目分类 题目编号

数组与贪心算法 605、121、122、561、455、575、135、409、621、179、56、57、228、452、435、646、406、48、169、215、75、324、517、649、678、420

子数组与贪心算法 53、134、581、152

子序列与贪心算法 334、376、659

数字与贪心 343

单调栈法 496、503、456、316、402、321、84、85

题目分类 题目编号

头尾指针 345、680、167、15、16、18、11、42

同向双指针、滑动窗口 27、26、80、83、82、611、187、643、674、209、3、438、567、424、76、30

分段双指针 86、328、160、88、475

快慢指针 141、142、143、234、457、287

题目分类 题目编号

树与递归 100、222、101、226、437、563、617、508、572、543、654、687、87

树的层次遍历 102、429、690、559、662、671、513、515、637、103、107、257、623、653、104、111、112、113、129、404、199、655、116、117

树的前序遍历 144、589

树的前序序列化 606、331、652、297、449

树的后序遍历 145、590

树的中序遍历与二叉搜索树 94、700、530、538、230、98、173、669、450、110、95、108、109

重构二叉树 105、106

二叉树的展开 114

最近公共祖先 235、236

Morris中序遍历 501、99

四叉树 558、427

题目分类 题目编号

图的建立与应用 565

深度优先搜索 17、397

回溯法 526、401、36、37、51、52、77、39、216、40、46、47、31、556、60、491、78、90、79、93、332

回溯法与表达式 241、282、679

回溯法与括号 22、301

回溯法与贪心 488

广度优先搜索 133、200、695、463、542、130、417、529、127、126、433、675

并查集 547、684、685

拓扑排序 399、207、210

有限状态自动机 65、468

题目分类 题目编号

二分查找应用(简单) 374、35、278、367、69、441

二分查找应用(中等) 34、540、275、436、300、354、658、162、4

二分查找与旋转数组 153、154、33、81

二分查找与矩阵 74、240

二分答案法 378、668、410、483

题目分类 题目编号

异或的应用 89、136、137、260、268

与或非的应用 371、318、201

题目分类 题目编号

数组中的动态规划 509、70、338、45、55、198、213、650、91、639、552、123、188、309、32、264、313、403

子数组、子序列中的动态规划 689、413、446、368、416、279

背包问题 322、518、474、494、377

矩阵中的动态规划 62、63、64、120、576、688、221、629、174、96、329

动态规划与字符串匹配 583、72、97、115、516、132、131、139、140、514、10、44

状态压缩动态规划 464、691、698、638、473

区间中的动态规划 486、664、375、312、546

树形dp 337、124

数位dp 233、600

题目分类 题目编号

数据结构设计――栈与队列 225、232、284、622、641、155

数据结构设计――哈希表 676、355、380、381

数据结构设计――哈希与双向链表 432、146、460

前缀树 208、211、648、386、677、472、421、212、336、440

堆 23、373、378、632、347、692、502、630、407、295、480

树状数组 307、315、493、327、673

线段树 699

平衡树(set/map) 352、218、363

题目分类 题目编号

按权值采样 528、497

蓄水池抽样 382、398

拒绝采样 470、478、519

题目分类 题目编号

计算几何基础 593、447、223、149

分类讨论法 335

凸包 587

覆盖问题 391

题目分类 题目编号

博弈论 292

分块 239、164

倍增法 330

拓展欧几里得算法 365

洗牌算法 384

找规律 390、672

分治法 395、667

排序算法 147、148

线性筛 204

摩尔投票法 229

作者：aggie1024 链接：力扣（【【淘密令】】）刷题顺序很重要

按照这个目录标签分类顺序刷一遍，如果中间有题目卡住了先跳过，然后刷题一遍 【【淘密令】】 探索基础卡片，最后快要面试时刷题一遍剑指 offer。

现在，你对【【淘密令】】上的算法题有了全局的认识，如果时间充足可以按上面的模块分类，逐个专题练习，定期回头巩固。但是，有些同学是为了面试，精力有限的情况下，我推荐你抓住中点去刷题，也就是我接下来要讲的。

大部分同学刷题是为了面试，在我们精力有限的情况下，并不一定要把上面说的每个模块都完全刷一遍，下面这张图做了比较好的总结，有选择性的刷题，颜色越深面试碰到的概率越高，刷！

下面这张图也做了类似的总结，还给出了大厂考察频率、小公司考察频率，甚至性价比都给你算出来了，还有什么理由不去刷性价比最高的呢！

非常重要的算法模式比如：二分法、二叉树、链表、BFS、DFS、双指针、哈希表、字典树、各种排序，这些必须做到熟练掌握。

刷题算法还可以参考这篇刷题笔记，我当初在准备各大公司技术笔试的时候刷了大量的算法题，其中就有参考这本谷歌大神的【【淘密令】】刷题笔记，帮我整理了解题思路，归纳了出刷题方法，非常不出错。

笔记我整理在专栏文章中，需要可以自行获取，码字分享不易，拿完别忘了给我点赞哦！

程序员柠檬chen：看完这份谷歌大神的【【淘密令】】算法笔记，大厂笔试再也没怕过！

考虑到大家用不同语言刷题的需求，整理了三份主流语言的刷题笔记（C++、Java、Go），包含【【淘密令】】上详细的题型讲解和归纳总结，让你刷题更有思路：

• 【【淘密令】】算法刷题笔记Go语言版.pdf下载
• 【【淘密令】】算法刷题笔记C++版.pdf下载
• 【【淘密令】】算法刷题笔记Java版.pdf下载

说到刷题，经历过得人都懂，那是一段痛并快乐的经历。

坚持不下去的时候，告诉自己今天的坚持，明天会是真金白银的回报，是不是又有动力了呢？

没办法，如今360行，行行都转码，算法这座大山，你务必给我翻过去！

每天进步一点点，慢一点才能更快！

加油！有帮助帮我点个赞哦~

我是 @程序员柠檬，编程领域优质答主

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