算法很難？那是你沒找到方法

“算法是特定問題求解步驟的描述算法是獨立存在的一種解決問題的方法和思想，算法很重要，但算法也是學起來最難，最令人生畏的。”

一、說說算法刷題方面的、一些經驗和技巧

小夥伴們在刷題的時候不知道有沒有遇到以下情況，拿到題目後就開始想著怎麼寫代碼，結果寫了大半天，發現越寫越亂，最後就寫不下去了，又或者是看到題目後，一臉懵逼，完全不知道怎麼下手。學算法，刷題蠻幹是不行的，需要遵循科學的技巧。

（一）、算法不是拼智商

算法不是並純粹拼智商，“智商高”就一定很厲害？“不夠聰明”就一定不行！當然不是的，算法是一種技能，是可以通過科學合理的方式訓練出來的能力。智商的高低，當然會有一定的影響，但這個先天因素無法改變，而科學合理的方法是大家都可以掌握的。首要的一點，是要意識到，算法不是隻拼智商的，也是可以經由後天訓練習得的。

（二）、難度要循序漸進

有些同學喜歡不明所以的上來就是幹，選擇終極難度的題目，覺得自己只要做出最難的，其它的就迎刃而解了。這種急於求成的思想要不得。算法訓練是一個系統工程，需要循序漸進，太過於急功近利，反而容易因做不出難題而產生挫敗感，帶來反效果。記得我有一個同事就做了次類似的事情。我們當時剛聽說有leetcode，就想上去試試，他上去後就挑了一道困難裡面還屬於比較難的題目，結果想了大半天也沒做出來，搞到自己特別沮喪。事後你會發現這種做法效率很低，那道題目就算被做出來了，也不代表就可以解出其它的題目。

（三）、合理的做法是循序漸進

如果你本身有基礎，熟練度高，那你刷簡單的leetcode應該是幾分鐘一題，幾分鐘一題的，花不了你多少時間。如果你刷簡單都花費很長時間，說明熟練度不夠，就更應該從簡單開始。然後過度到中等，再過度到困難。

二、形式分析

目前國內大廠的算法考察，基本不會超過leetcode 中等難度，上限難度基本都是leetcode 中等題裡面的中等難度(有點拗口，leetcode 中等難度裡面也有分檔次)，如果你能夠在20分鐘內，做出這種難度的題目，國內大廠的算法面試，基本可以暢通無阻。

（一）、按算法分類來選題

選擇題目，除了在難度上要循序漸進，還建議在算法上進行劃分。基本的算法數據結構是有限的。比如說鏈表，二叉樹，二分查找，動態規劃，哈希表。我喜歡按算法的分類來選題和刷題，比如一個時間段，只刷鏈表題，待刷得差不多的時候，接下來再刷二叉樹的題。這種做法可以極大的提高刷題的速度，而且能帶來更好的效果。

1、持續地刷同個類型的題目，可以不斷地鞏固和加深理解。

2、可以更全面地接觸這個數據結構，算法的各個變種，這會促使你對這個數據結構，算法的理解更加全面和深刻，學習的效率會更高。

所以在一段時間內，持續地刷特定類別的題目，可以帶來事半功倍的效果。當然，在能力已經比較強的時候，可以採用打散的方式來刷題，可以更好地鍛鍊思維的靈活性和應變能力，但初期或能力較弱的時候，按分類選題，是比較好的。

（二）、解題三部曲

在具體做題的時候，可以採用以下三個步驟來進行，拿到題目後不要立馬開幹，想著下面的三個步驟，一步一步地來。

1、 看懂題目

看懂題目。有的題目很直接，直接告訴你要解決的問題是什麼，題目本身甚至都包含了對應的數據結構和需要用到的算法；有的題目很隱晦，看了半天不知道它到底要解決什麼問題，可以用什麼算法和數據結構來解。所以，看到題目後，一定要先確保自己理解清楚了。

我的一個經驗是，拿到一個題目後，看5分鐘，如果5分鐘之內看不懂，我就mark 下來，留到後面再做，要不很影響刷題的心情。

不過就leetcode 來說，這樣的題目不多。基本都能在再5分鐘內看懂。

2、分析，推導解法

分析推導題目的解法：這個步驟要有意識地單獨拎出來，不要跟編碼步驟混淆在一起。也就是說，你在分析推導題目解法的時候，不要去想任何實現相關地事情，不用去想代碼怎麼寫，不用去想要用什麼庫，定義什麼變量，用多少層循環，都不要想，就想著在邏輯上，這道題目要怎麼解。

這樣做可以極大地降低你的心智負擔，使你高效地想出題目的解法。對於如何將想法變成代碼，可以留在下一個步驟，單獨來進行。

3、將思路轉換為代碼

當你確定題目都已經理解，並且分析推導出了題目的解法後，你才開始來思考如何將自己的思路轉換成代碼。是地，將思路轉換成代碼，可以是一個單獨地步驟，在實際工作中，其實也是很重要的一個能力。

有時，將一個思路轉換成算法是很容易且自然的；但有時，有些思路轉換成代碼，是很有難度的事情。或者你有體會，分析推導只用了不到十分鐘，結果代碼寫了半小時還寫不完整。

怎麼定義變量，保存狀態，用遞歸，還是用循環加輔助數據結構等等，都是將思路轉換成代碼要做的事情，這個能力也需要刻意地去練習。

（三）、算法的封裝

說點更細節的東西，算法的封裝，軟件設計裡面，最關鍵的思想就是抽象和封裝了。

其實解題也可以用到這種思路。

比如一道題目的正確解法是先排序，再進行二分查找，那你的腦子裡面只要記得，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體實現。就像我們在寫代碼的時候，遇到排序，查找，我們一般都直接使用了現成的函數庫，而不需要自己動手再寫一遍。這個是代碼層面封裝帶來的好處，思維層面的封裝也是一樣的道理。

這種封裝思想在做題的時候可以極大地減輕我們的心智負擔，使得自己的腦力可以發揮在問題的核心點上。用封裝的思維去解題，你的解題能力會有快速地提升，封裝的思想可以用於 “ 2.分析，推導解法” 的過程，在 “ 3.將思路轉換為代碼” 的過程，更是可以用語言內置的算法函數，數據結構來直接實現，也使得從思路轉換到代碼的過程更加的直觀和自然。

在實際的面試或比賽中，除非有特殊說明，一般都可以放心地使用語言的內置算法和數據結構，然後你可能會問，對於像排序，查找這些基礎的算法應該怎麼對待呢？我的建議是可以把它們當作重要算法來刻意練習。

快排，快搜，堆排序等，我們可以稱它們為元算法。對於這些算法的刻意練習。一開始的時候，要看算法書的描述，確保自己理解了算法的思路，然後嘗試自己實現一遍。實在寫不出來，就參照或者直接抄。一個算法花幾天的時間，大部分人都是可以理解並自己實現出來的。(排除一些特別難的，需要更長的時間)。

（四）、保持持續的動力

算法能力的提升，是一個長期的事情，需要持續地學習和做題，而刷題又是個比較枯燥的過程，在遇到難題的時候，很容易產生挫敗感，甚至導致直接放棄。

所以這裡需要特別關注刷題時的正反饋。如果你老是無法解出某個難度或某個類別的題目的時候，你就要考慮降低難度，或者安排額外的時間，去更全面的複習特定的算法和數據結構了。

注意不要死磕！算法學習，特別講求方法和技巧，死磕非但磕不過去，還可能留下對算法的心裡陰影，導致學習障礙。