上週在公司內部分享了自己練習演算法的心得和經驗，有小夥伴表示分享的內容給他帶來了價值，也很具備參考意義，於是就演算法寫成文章分享出來，近幾個月來，自己每週都會花1、2小時在 Leetcode 上面練習演算法，短短几個月下來也陸陸續續交出 40~50 的解題作業，算是一個小小的里程碑吧，以下是我最近的刷題記錄：
所有的解題記錄我傳到了的公開的 Github 專案，有興趣的可以訪問連結看看
偶爾在演算法群裡也有小夥伴總是在問：“刷題太難了，自己總是虎頭蛇尾，你們是怎麼堅持下來的 ？，有什麼方法嗎？”，其實很多人剛開始都是熱情滿滿，然後馬上就三分鐘熱度了，這其實也很正常，我也通過自己幾個月的探索和堅持，踩了不少坑，所以總結了不少我個人覺得行之有效的刷題經驗，跟大家分享一下，也避免大家後續再走彎路
總體大綱如下：（預計 5分鐘能讀完）
- 為什麼要練習演算法 ？
- 如何有效的練習演算法 ？
- 最後總結（關鍵的關鍵）
為什麼要練習演算法 ？
相信高手都明白演算法和資料結構是基本功，但是還有很多剛入行的新人不是很明白，我的個人觀點如下：
- 程式設計師的基本功：長期的練習演算法會讓你關注程式實現效率，既時間和空間複雜度，沒有演算法訓練的程式設計師只能寫出垃圾的程式碼
- 學習演算法不容易過時：例如 快速排序 是在 1960 年發明出來的，相比流行的框架，語言和新技術而言，演算法很難過時，更值得學習
- 更容易理解熱門的技術：例如比特幣（基於連結串列實現），區塊鏈如何保證安全交易（一致性共識演算法），等等……簡直不勝列舉
- 我們生活在一個概率的世界，如果有演算法和數學的思維，更容易在概率的世界中找到最優解，例如：打牌，做決策等等。。。
常用的程式語言大多都是對資料結構的封裝，所以很多面試官特別喜歡問以下的問題，例如：
- LinkedList 和 ArrayList 的區別，陣列和連結串列的擴容方式（考察你對陣列和連結串列的理解）
- HashMap 的內部結構（考察你對陣列 + 連結串列組合模式的理解）
- HashMap 為什麼使用紅黑樹（考察你對多種樹的資料結構的理解）
- 快速排序和歸併排序的區別（考察你對排序演算法的理解）
- 二叉樹的前序，中序，後序等（考察你對樹的遍歷的理解）
- 等等 ……
而且根據我瞭解的很多面試官其實根本不在乎你使用什麼程式語言，熟練使用什麼技術框架，這些只是“術”的層面，他們更加在乎你是否具備解決問題和抽象問題的能力，這些才更加具備長期的價值，更加接近“道”的層面，那麼如何考察呢 ？就是通過演算法，最好是通過在白板上給出解題的過程和思路，例如 Google 就特別喜歡這樣做。閒話扯的有點遠，我們下面進入正題
如何有效的練習演算法 ？
一：端正心態和學習態度
我覺得既然下定決定要去學習，那麼首先要調整的就是心態，這個社會大部分人都很浮躁，想要速成，但是學習是不可能速成的，需要先定好目標，然後一步一步向前行，首先我先推薦一本書**《異類》**：
這本書通過各種案例向大家傳遞了關於“一萬小時“的理論，而且不是勤勤懇懇的重複的一萬小時，必須是有目標，有階段，不斷按曲線成長的”一萬小時“，不然的話你也只是在感動自己而已，任何不經思考的學習和練習都是徒勞
如果要按照這個理論，就是說一個普通人，每天要花 3-4 小時的學習成長，差不多持續十年，你才有可能成為行業的高手和專家，所以要明白很多成功都不是偶然的，很多看似輕鬆達成某些成就的人，背後都付出常人無法理解的痛苦和努力，就像那些看上去身材很好的人，他們顯得很年輕，穿衣服也很好看，但是你沒有看到他們咬緊牙關在鍛鍊的時間，bob 大叔在《程式設計師的職業素養》一書中也說過一句話”任何專業人士都需要保持刻意連續，鋼琴家，醫生，律師，拳擊手，吉他手，樂隊等等，想要成為專業人士都必須保持刻意的練習“，所以大家應該明白學習沒有捷徑，想要成為專業人士，就要付出相應的努力
二：用玩遊戲的心態來學習
學習和看書那麼苦，那麼累，還要堅持那麼久，我們能不能想一些方法來減輕這種痛苦的感受？
答案是有的，也是我自己認為行之有效的一種，那麼就是：用玩遊戲的心態來學習（關於遊戲如何利用反饋機制讓人上癮的細節我就不詳細說明了，不瞭解的同學有興趣自行去 Google 瞭解反饋機制對大腦的刺激）
那麼具體如何操作呢 ？我簡單總結以下兩點：
回想一下你是如何成為 英雄聯盟/王者榮耀 高手的 ？
主要分以下幾步：
- 主動嘗試：進入遊戲隨便選擇一個英雄，簡單看看技能嘗試玩一玩
- 熟悉常用技巧：慢慢熟悉使用英雄所需要裝備，順便熟悉地圖，例如躲草叢
- 開始學習如何見招拆招：開始瞭解敵方英雄的技能和套路，並且熟悉對線的技巧
- 主動學習和練習：對於自己還未熟悉的英雄和技能反覆練習，慢慢形成長期記憶
以上是玩遊戲的步驟，那麼對於練習演算法，我們也可以用同樣的步驟：
- 主動嘗試：首先進入一個刷題網站（Leetcode、牛客等），隨便找幾個簡單題目嘗試一下
- 熟悉常用技巧：慢慢熟悉常見的資料結構，例如：陣列/連結串列/Queue/Set/Hash/Tree 等等
- 開始學習如何見招拆招：熟悉常用演算法題的套路和技巧，例如：雙指標/雜湊/位運算/反轉連結串列/二分/遞迴等等
- 主動學習和練習：對於自己還未熟悉的型別結構反覆練習，慢慢形成長期記憶
以上可以發現其實玩遊戲的思路可以用在演算法練習上，而且效果還不錯，不過僅僅做到以上幾點，還不能成為一個遊戲高手，通常如果你想在遊戲裡面成為高手還需要做到如下幾點，，我稱之為：
Feedback 持續反饋：
- 多打排位賽和天梯，跟自己等級相同的人對抗（對應到練習演算法就是找符合自己難度的題目，多練習）
- 多逛論壇和高手討論，多看前人的攻略並且自己不斷的總結心得（相同）
- 多看相關的比賽和直播，看高手之間競技，並且學習套路（相同）
如果能用以上的方法，再加上持之以恆的心態，應該就能成為一個（遊戲/演算法）的高手了
三：刷題的注意事項
上面總結了如何調整心態，下面我們講講在刷題階段的幾點注意事項
我自己剛開始也是沒有方法，上來就是一頓猛刷，結果刷了忘，忘了繼續刷，結果浪費時間不說，而且自己也沒有從中收穫到價值，這對於出題的作者和我本人都是雙輸的結果，而且後面跟幾個小夥伴在微信群裡面組隊刷題的時候，看到很多小夥伴都重複犯了這個錯誤，甚至有的人從此對演算法失去興趣，可惜可惜……
對於初學者練習演算法，我有以下幾點建議，簡稱 CPCT 法：
- 認真審題 Clarification：一定要明確作者出題的意圖，複雜度的要求等等，例如作者想考察你的二分查詢，你非要用暴力破解，雖然也能解題，你失去這道題最精髓的內容
- 找到最優解 Possible Solution：上面也說了解題的程式碼要符合作者對時間/空間的要求，不過這裡我建議你分兩步走，很多經典的演算法題是經過很多年才總結出現了，除非是少部分的天才，大部分人很難在短時間內找到最優解，第一步可以先嚐試用最簡單的方法把題目解出來，然後再逐步的優化程式碼，直到達到作者要求的最優解，重複一下上面的觀點，每道題的最優方案才是這道題最精華的內容，也是作者最想考察的知識點
- 反覆練習 Coding：多寫程式碼，多練習，演算法就是三分學，七分練
- 覆蓋測試 Tests Cases ：當提交的 Case 被判定不通過的時候，是一件很痛苦的事情，所以提交 Case 前儘量在本地最好足夠的測試，這點也可以用在我們平時寫程式碼的習慣上
四：介紹一下複雜度
有一個很經典的演算法問題，就是要計算 1+2+3+4....+100 的總和的方法：
因為 100 也不算很大，很多同學估計這樣計算：
- 先計算 1 + 2 得到 3
- 再用上面的結果計算 3 + 2 得到 5
- 再用上面的結果計算 5 + 3 得到 8
- 以此類推，重複 100 次
勉強計算 100 次後，我們得到 5050 的最終結果，
我們再把問題擴大一下，如果要計算的值不是 100， 而是 1 + 2 + 3 + 4 .... 一直到 1000， 或者 10000 呢 ？如果值是 1000，那麼就要重複計算 1000 次，如果值是 10000 ，那麼就要重複計算 10000 次，負責計算的人估計會崩潰了（沒錯，計算機也是這麼想的），隨著 N 越大，要計算的次數越多，這種需要計算 N 次的演算法，我們評估它的時間複雜度為：O（n）
這時候還在讀小學，並且不願意透露姓名的高斯同學，發現的計算的規律，並且總結的求和公式：Y = n * (n + 1) / 2
使用這個公式不管要計算的值有多大，得到的結果都是相同，而且永遠只需要計算一次，這種方法我們評估它的時間複雜度為：O（1）
這也是演算法的目的：在保證結果正確的同時，將時間複雜度和空間複雜度降到最低
常見的大O表示法和常見的術語：
從優 >> 差的複雜度排序：
- O(1)：常數複雜度
- O(log n)：對數複雜度
- O(n)：線性複雜度
- O(n log n)：nlogn 階
- O(n^2)：平方
- O(n^3)：立方
- O(2^n)：指數
- O(n!)：階乘
最後總結
關鍵的關鍵
- 多練習，刻意練習（找到自己缺陷，反覆練習）
- 推薦網站 LeetCode （按照型別分組，按照型別練習）
- 切題的方法（吃透所有解法，找到最優解）（注意時間/空間複雜度）（使用你熟悉的語言和編輯器）
- Feedback 持續反饋（主動學習）
- 重在實踐：三分學，七分練（切莫貪多，貴在堅持）
- 組隊打卡：找到有共同興趣的朋友一起練習，更容易堅持（想要加入演算法打卡群的請給我留言）