合理运用心流通道，科学刷题，快乐刷题！
前言
怎么刷算法题？按照什么顺序刷题？如何科学地提高算法能力？
如果你刚开始刷题，还不熟悉基本编程语法和常用库函数，推荐先刷力扣官方的入门题单：
- 「新」动计划 · 编程入门（有两道数据库的题，可以跳过）
有了一些简单题的积累，就可以开始刷我的题单啦~
方法 A：专题训练
刷题要点
- 按照专题刷题，而不是随机刷题。同一个专题下的题目，套路是一样的，刷题效率杠杠滴~
- 螺旋上升式学习：先完成 1700 难度分以下的题目。把各个知识点的基础题刷一遍，再刷更难的题目。
核心刷题路线
完成上述核心内容后，可以自由地刷其他知识点。例如字典树、并查集等。
请结合 基础算法精讲 学习。
安装 这个插件，可以在题单中自动标记做过的题目。（注：需要在扩展程序的管理页面，开启开发者模式/开发人员模式。）
完整题单
- 滑动窗口与双指针（定长/不定长/单序列/双序列/三指针/分组循环）
- 二分查找（二分答案/最小化最大值/最大化最小值/第K小）
- 单调栈（基础/矩形面积/贡献法/最小字典序）
- 网格图（DFS/BFS/综合应用）
- 位运算（基础/性质/拆位/试填/恒等式/思维）
- 图论算法（DFS/BFS/拓扑排序/基环树/最短路/最小生成树/网络流）
- 动态规划（入门/背包/划分/状态机/区间/状压/数位/数据结构优化/树形/博弈/概率期望）
- 常用数据结构（前缀和/差分/栈/队列/堆/字典树/并查集/树状数组/线段树）
- 数学算法（数论/组合/概率期望/博弈/计算几何/随机算法）
- 贪心与思维（基本贪心策略/反悔/区间/字典序/数学/思维/脑筋急转弯/构造）
- 链表、二叉树与回溯（前后指针/快慢指针/DFS/BFS/直径/LCA/一般树）
- 字符串（KMP/Z函数/Manacher/字符串哈希/AC自动机/后缀数组/子序列自动机）
对于动态规划，至少要做 100 道才算入门。
优点：按照题单专题刷，一个套路可以解决多个题目，刷题效率高。此外，做同一个专题下的题目，相当于在从不同的角度去观察、思考同一个算法，这能让你更加深刻地理解算法的本质。
缺点：提前知道题目类型，跳过了一些思考步骤。但比赛/笔试是不会告诉你这题是什么类型的，把 DP 想成贪心的大有人在。可以结合下面的方法 B，锻炼自己判断题目类型的能力。
方法 B：随机训练
与方法 A 互补，随机刷题。
- 打开 难度练习。
- 在设置中关闭算法标签。
- 选择适合自己的难度范围。
优点：做题时不知道题目类型，可以增强实战能力；查漏补缺，检验自己的学习成果。
缺点：知识点有些零散，不如题单那么系统。
方法 C：突击训练
如果即将面试，时间紧迫，可以刷 HOT 100，这些都是经典面试题。
另外还有一个 面试 150 题单，其实它和 HOT 100 有很多重复题目，如果刷完 HOT 100 还有时间的话，可以刷这个 150 题单。
答疑
问：做题经常要看题解，怎么办？
答：看题解不丢人。甚至我觉得如果看题解的次数太少，说明做的题目太简单了，应该增加难度。
问：做题没思路，思考多久可以看题解？
答：10 分钟到数小时都可以。如果看完题解觉得题解很妙，那就学到了一个自己不会的技巧。如果看完题解觉得自己是xx，可以再多思考下，或者换个时间段（早/中/晚/洗澡的时候）思考，说不定就有思路了。（注：这在心理学上叫做孵化效应，即在离开问题后，大脑会在无意识中处理问题，从而在重返问题时突然产生新的思路。）
问：很多题目没有思路，很焦虑怎么办？
答：学算法是需要时间沉淀的，坚持刷题吧。现在不会的算法/题目，过段时间再来看，会有新的感悟。加油！
问：如何根据数据范围，估计题目允许的时间复杂度，从而估计要用什么算法？
答：一般每秒能执行约 108 次运算（Python 可能要除以 10），可以据此估计能通过的时间复杂度，如下表所示。
数据范围
允许的时间复杂度
适用算法举例
n≤10
O(n!) 或 O(Cn)
回溯、暴力搜索
n≤20
O(2n)
状态压缩 DP
n≤40
O(2n/2)
折半枚举
n≤102
O(n3)
三重循环的 DP、Floyd
n≤103
O(n2)
二重循环的 DP、背包
n≤105
O(nlogn)
大多数题目都是这个范围，所以各类算法都有
n≤106
O(n)
线性 DP、滑动窗口
n≤109
O(n)
判断质数
n≤1018
O(logn) 或 O(1)
二分、快速幂、数学公式
注：实际做题时，注意常数因子的影响。例如哈希表比数组慢。
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