精通一個領域的三步走方式

• Chunk it up 切碎知識點
• Deliberate Practicing 刻意練習
• Feedback 反饋

切碎知識點

• 庖丁解牛的故事
• 將演算法資料結構分解成一塊一塊相對簡單化、脈絡化的知識腦圖，脈絡相連。

任何一個知識體系都是一棵樹，如果要掌握某個領域的關鍵知識，就需要將知識變成一顆樹狀結構.有最基本的根，然後分出主幹、分出枝葉。最後每個知識點和你所熟悉的知識掛靠在一起，成為樹狀結構。
人腦不適合記憶、理解孤立的知識，腦圖有助於理解。 --- Elon Musk（引自reddit）

如何達到職業頂尖玩家的水平：
如果只是停留在和寢室室友一盤盤打遊戲的話，無法達到職業水平

頂級玩家都要把每部分專門拿出來練習，不斷反覆練習、刻意練習，可以達到職業頂尖水平。

對資料結構進行分類：

• 一維
  • 基礎：array 陣列（string） linked list 連結串列
  • 高階：stack 棧，queue 佇列，deque 雙端佇列，set 集合，map 對映
• 二維
  • 基礎：tree 樹；graph 圖
  • 高階：binary search tree 二叉搜尋樹，red-black tree，avl，堆 heap，disjoint set 並查集，trie 字典樹，
• 特殊
  • bitwise 位運算，BloomFilter布隆過濾
  • LRU cache

對資料結構進行分類： 一維資料結構中，高階資料結構是面試的重點 二維資料結構可以看成從一維資料結構中泛化而來

對演算法進行分點：
前三點類似於幾何公理，是演算法的基礎，是所有演算法、資料結構的基石。最樸素的運算操作。最後將演算法化繁為簡之後，可以發現它的根本就是找到它的重複單元，基於重複單元泛化成高階資料結構。所有的複雜演算法，其實就是找它的重複單元是什麼。

• if-else,switch -> branch
• for,while loop -> iteration
• recursion 遞迴（divide & conquer,backtrace)

五點高階演算法： 先默識資料結構，先理解概念點，後面慢慢上手掌握，同時在學習細分知識的時候，不斷複習。（比如某一演算法的時間複雜度、空間複雜度等）

• Search 搜尋：DFS，BFS，A*
• Dynamic Programming 動態規劃
• Binary Search 二分查詢
• Greedy 貪心
• Math 數學，Geometry 幾何

注意：在頭腦中回憶上面每種演算法思想和程式碼模板

刻意練習

練習基本功：區別職業選手和業餘選手的根本。

刷演算法題的最大誤區：做一個演算法題目的時候，只做一遍，這就是練習和切題的最大誤區。一遍是完全不夠的。就像是體育選手，一個動作不可能只做一遍就熟練，也沒法將其變成一個條件反射的動作。

• 基本功是區別業餘和職業選手的根本
• 基礎動作的分解訓練和反覆練習

1. 過遍數：類似於背單詞，要多背幾遍。
2. 五遍刷題法（五毒神掌） 練習自己的弱項，練習實力上缺陷的地方。走出舒適區。

Deliberate Practicing

• 刻意練習-過遍數（五毒神掌）
• 練習缺陷、弱點
• 不舒服、不爽、枯燥
• 例子：乒乓球、檯球、遊戲

拿CS遊戲為例： 開黑很爽，專項練習更有助於提高。可以專門開地圖練習自己不熟悉的槍（如AK），越是不熟悉而且平時常用，越要多練習。

在學習動態規劃的時候，主動刻意練習二十上百道題，逼自己練習，可以達到熟練的水平。
國家隊乒乓球練習：反覆練習一個動作，先無球，後有球，每天堅持練習，將基本功練紮實。(不要煩leetcode上的題目過於重複，這有助於練習基本功）
職業檯球選手，在練習時都是練習很工整的球陣型。就類似於在leetcode上反覆不斷的練習典型的、同一個題目。不斷的過遍數。
內心不要浮躁，不要總想著用一些高大上的框架。先將基本功練好，後面在工程中coding才能事半功倍。職業選手的訓練方法如此，何況普通人。

反饋(feedback)

分為兩種：主動反饋和被動反饋

• 即時反饋
• 主動反饋
  • 高手程式碼（github、leetcode etc)
  • 第一視角直播
• 被動反饋（高手指點）
  • code review
  • 教練看你打，給你反饋

刷題技巧

在寫任何一個題目、面試答一個題目之前，先養成四步系統化的思考題目的方式（切題四件套）

1. clarification（多看幾次題目，和麵試官多溝通，確保理解題目準確）

2. Possible Solutions（非常重要！看到題目之後，想 所有可能的解法 來解題，先過一遍。
   不要只用想到的第一種寫法去解題），比較不同的方法時間、空間複雜度的區別，從中找出最優解法

   • Compare(space/time)
   • optimal(加強)

3. Coding 寫程式碼。

4. Test cases 列舉測試樣例。

五毒神掌(五遍刷題法，任何題目都至少刷5遍)

• 第1遍：（適合初次練習）

  • 5分鐘：讀題+思考（如果基礎薄弱，可以給自己10分鐘到15分鐘時間）。
    如果在思考時間內沒有任何思路，不知道怎麼做的話也很正常。
  • 直接看解法
    適用於上一點中沒有任何思路的情況下，有思路的話直接Coding就行了。
    同時注意比較多解法，比較解法優劣。
    演算法的本身是要理解、運用的，而不是自己發明創造
  • 背誦、默寫好的解法。
    背誦和默寫很重要，在背誦和默寫的基礎上，可以慢慢做到理解。

• 第2遍：（在第1遍的基礎之上，這時候沒必要看他人的解法了）

  • 馬上自己寫 -- > leetcode上提交，不斷Debug修改
  • 多種解法比較、體會-->優化。
    比較不同解法的時間、記憶體消耗。
  • 對於執行時間長的Code，多想優化策略。
  • 直到所有不同解法都是優的（領先90%以上，80%也不錯）。

• 第3遍：（在第2遍的基礎之上，過了24小時之後，做前一天做過的題目）

  • 對於不同解法熟練程度不一樣，針對性的對自己不是特別熟的題目進行專項練習。

• 第4遍：（第3遍過了一週之後，反覆回來練習相同的題目，同時對於不熟練的題目進行專項練習）

  • 完成了第4遍，基本上對於相關知識點掌握的比較牢固了

• 第5遍 ：（針對面試，面試前一個星期、兩個星期進行恢復性訓練。）

  • 將之前做過的題目再做一遍
  • 時間視面試準備程度而定，按照自己的時間計劃安排

預期達到的效果：看到一道演算法題，馬上就能產生肌肉式記憶，並馬上能得到相關的系列解法（解法1、解法2、解法3…，同時清楚知道所有解法的優劣程度）

經驗-如何應對演算法面試？

• 不要死磕。不要對於寫的又臭又長又充滿bug的程式碼，不停的打補丁。就算最後花費大力氣通過了，也沒什麼進步。因為這時候已經耗幹了精力，沒有力氣再去看優秀的題解了。這樣刷題的效率是最低。

• 遇到自己搞不定的，直接放棄，去看優秀題解。

• 提升英文打字速度，做職業的程式設計師。

• 消遣和娛樂方式，不要去刷抖音，而是去刷easy的題目。

語言基礎的鞏固

• Java記憶體？全域性、區域性、棧變數、堆變數
• 工具翻新（vscode/idea/google/iterm）
• 打字練習 typing.io，speedcoder.net
• 其他：cs-notes，labuladuo演算法fucking-algorithm（谷歌搜尋），cheatsheet（快捷鍵）
• 科學做題、科學看資料

高效學習

• 分清優先順序，時間是擠出來的
• 費曼學習法：以教為學
• 腦圖+五毒神掌
• 做能夠帶來長期複利的事。

早日完成300題，拿下理想公司offer。

每週四：模擬面試。

挑選，考試和完成度很高的學員參加模擬面試。

FAQ

1. 為什麼在過去，似乎資料結構與演算法不是很好的人，也可以找到很好的工作？
   答：在過去，中國經濟發展比較快，程式設計師崗位大量空缺，而在大學裡的知識又太水，很多人還沒準好，就已經上崗了。而現在中國經濟放緩，接下來將是存量程式設計師之間的競爭，基本功會越來越重要。
2. 現在學的演算法，在以後工作中用的到麼？
   答：絕對絕對能用的到。相信超哥，演算法很重要。這種內功心法的鍛鍊，是經久不衰的。從10年前，20年前，從谷歌到facebook、Amazon，再到國內的BAT、TMD，為什麼都考這個？把這個練好了，程式碼速度、程式碼邏輯和其他方面都要比一般的程式設計師好。
3. 年齡太大學習演算法，晚不晚？
   答：腦子的細胞是有大量冗餘的，不同年齡只是體現在學習的速度上，而在邏輯思維上沒有損耗。短期記憶會慢，但是長期記憶沒有影響。可參見Growth mindset（谷歌搜尋）
4. 35歲失業的原因：公司養你的成本高於你對公司的貢獻。
   答：第一性原理可解釋（埃隆 馬斯克）

參考連結

• [經驗分享] 覃超線上直播課 如何快速搞定秋招演算法面試
• 覃超-演算法訓練營 學習方法分享[1] 如何精通一個領域