作者 | Rocky0429
來源 | Python空間
大家好，我是 Rocky0429，一個曾經在 ACM 界划水多年的蒟蒻…
在“刷了幾千道算法題，這些我私藏的刷題網站都在這裏了！”這篇文章中，我有說過要寫一篇如何刷題的文章，然而好幾個月過去了，我實在沒法舔着臉繼續拖下去了…
所以，我來交作業了…
我好多次在想要如何寫這篇文章，試圖去回想我刷題的時光，當時的種種感覺拼接起來，一次次動筆，又一次次的放棄。
其實諸多糾結，我試圖遵循常規，將這種刷題經驗公式化，列個一二三四，期間穿插一些算法題來 give an example，這樣好像纔是真正像是經驗的樣子，但我總覺的哪裏奇怪。
我問自己，當年還是個小白，對刷題一無所知的我是否想要去看這樣的文章，我想答案應該是不會…
所以這篇文章我可能會寫成自己想寫的樣子，它不會教你速成，沒有捷徑，單純是一個當年機緣巧合入了 ACM 的混子，有一段很長的（三年）連續刷題的時間，恰好有一點自己感想的碎碎念。
以下僅代表個人想法…
很多人開始他的刷題之路因爲各種各樣的原因：進大廠、研究生複試或者參加競賽拿牌，當然也可能是因爲喜歡。其實不管你抱着何種目的開始，我希望你能一直在刷題這條路上走下去，畢竟除了提高自己解決問題和寫代碼的能力這種顯而易見的好處，也能當作無聊時候的一種消遣…
其實隨着刷題的深入，我發現刷題其實就是分爲兩步，第一步有思路，即知道用哪種姿勢怎麼解題；第二步是實現，即將你的思路轉化爲代碼。接下來我所有的廢話都是圍繞這兩步來展開。
0x01 有思路
先說第一步：有思路。
算法題刷多了，你就會發現，最後其實在你腦子裏記住的不是實現這道題的代碼，而是解這道題的思路。
當我們刷了幾百道幾千道算法題的時候，你不可能記住每道題的代碼，但是你可能知道這道題的思路，也就是出現類似“這道題我見過，我知道用這樣那樣的方法可以做出來”。有了思路，其實把它實現出來就是自然而然的事兒了，當然可能有人說知道了思路也不知道怎麼實現，現在我先不說，這是我們下一步要講的問題。
上面說的是我們要走到的目的地，那如何走上這條路，從而到刷題刷到思路“泉湧”呢？其實很簡單，我們從小到大一直在被動習慣的四個字：題海戰術。
題海戰術，說白了就是多刷題，見多才能識廣。
但這裏的多刷題，不是指多瞎刷題，而是有方法的去刷。至於刷題的網站我已經在文章的開頭放鏈接了，不知道去哪找題的可以看一下。
首先說什麼是瞎刷題，就是看到一道刷一道，這是很多剛開始刷題的同學容易犯的毛病。
有的追求數量，刷了一堆簡單題，沉迷在 AC 的快感中不能自拔，在深深的自我感動中依然菜的扣腳；
有的追求無腦，看到一道題就去網上搜答案，以爲會解決問題，實則搜到了還看不懂，正好一勞永逸，給自己下了不是這塊料的斷言，成功的做到了開始即結束。
別問我爲什麼知道，我纔不會告訴你當年我就是這樣…
其實怎麼用正確的題海戰術，在我看來，其實也還是兩步，第一步多題一解，第二步一題多解。
當然在此之前，我覺得你得先搞明白什麼是時間複雜度和空間複雜度，不然不懂這些指標，你也不知道算法對於你當前題目的優劣。之前寫過一篇舊文，有興趣的可以看一下。
0x01-1 多題一解
多題一解，就是把多種同類型的題先放在一起來做，也就是俗稱的刷專題。下面是我當年刷題的一部分分類的截圖：
很多大佬說做題要追求完美，一道題來 N 種姿勢，但是對於剛開始起步的同學來說，一道題帶着多解的思想包袱去刷，本身就是一種負擔。你很難指望初學者能一上來就一題多解，沒那麼多見識，腦闊裏沒儲備那麼多的算法類型，能夠暴力破解且跑通就已經是燒高香了。
這裏再多提一嘴，關於網上搜答案這件事，答案可以搜，但是不要上來一看題，感覺自己不會就立馬搜答案，要嘗試思考，多在草稿紙上寫寫畫畫，實在想不出來再去搜。
搜到的答案我不希望你去看別人的代碼，按照別人的代碼一步步的寫出來其實本身沒有多大意義，真正有意義的是別人的思路，通過別人的思路來自己實現出現，這纔是最應該做的。
這樣做的好處是，你可以很快了解一種類型題目的做題方法，加深對某類算法的理解，總結出做題的套路，這算是一種抽象的概括能力。很多時候你就會發現，題目不過是在某類解決辦法方面做加法減法。
0x01-2 一題多解
其實這個不用刻意去追求一題多解的能力，刷的專題多了，碰到的題目多了，自然而然你碰到一道題的時候腦袋裏就會有想法，覺的可以這樣做，也可以那樣做，這個時候你就可以對比不同的時間複雜度和空間複雜度，選擇當前的最優解法。
說一題多解，其實就是希望你在碰到一個問題的時候能夠多想一步，一步一步再一步，不同維度不同姿勢都嘗試一下。剛開始這可能比較難，畢竟這涉及到一個改變，因爲人都是有惰性的，畢竟只求一解比自找麻煩的求多解舒服多了…
題目見的多了你就會發現，很多時候你會碰到這種情況：A 題你有 5 種方法去解決它，改變它的某一個條件變成 B 題，作爲 A 題的相似題 B，可能這個時候你照搬 A 的解法來解決 B，你只剩下 3 種或者更少的解法可以解決 B 題，如果你只會 1 種解法，剛好這種解法失效，那你就只能再另想它法。
所以一題多解的好處也是顯而易見的，就相當於你的手裏多了很多的選項，選項多了不管你在面試或是其它時候，都能手裏有牌可打。
在這裏我又要多提一嘴，追求一題多解並不意味着“不擇手段”的追求題解數量的堆疊，也就是不要過分追求所謂奇淫技巧的解法，而這恰恰是許多同學容易犯的毛病，錯誤的認爲了奇淫技巧等於水平高超，在我看來這個除了能引來別人一句臥槽的驚訝，從而帶來一點內心虛榮心的滿足以外，其餘的用處不大，看個熱鬧就得了。畢竟魯迅先生曾經說過：“Use your best judgement”。
當然我也不是全盤否定技巧，但是你連個兩三百道題都沒刷完，你就在這給我講你要技巧，我會認爲你是在耍流氓…
0x02 實現
一道題有了思路，其實這道題的 90% 你已經解決了，把它實現出來按理來說就是自然而然的事兒了。
當然可能有同學知道了思路，但是就卡在這 10% 不知道怎麼實現上，那這就是你寫代碼的能力問題，其實一樣的，這就是不熟練，不熟練的原因就是練少了。
其實這個問題的唯一解還是所謂的“題海戰術”，多練習，唯手熟爾。
剛開始的時候不管是書上的例題，一些簡單的水題或者你想實現的一個簡單的東西，按照你的想法寫出來或者看一遍別人怎麼寫的，自己再一步一步的默敲，不要怕麻煩，一定要自己動手，不要看會了，我們都知道看會了其實不是真正的會。但是慢慢當你習慣了這種方式，你的代碼能力會潛移默化的變強。
別問我爲什麼知道，我難道要說作爲一個當年上了大學半年還沒寫過一次超過 20 行的代碼的男人，經過一個寒假以後，能切百十行代碼的題？
也太丟面兒了吧，說好的整個學霸人設呢…
0x03 第三步
咦？不是隻有兩步嘛，哪來的第三步？
嘿嘿，總得給能堅持看我說廢話看到這裏的同學開個小小竈不是…
其實還有兩點是我想說的，而且這兩點是我覺得在整個過程中最重要的。
0x03-1 做總結
怎麼說呢，做總結這件事的好處，誰做誰知道，不信你就試試…
每道題有每道題的總結，每種類型的題有某類題的總結，千萬不要怕麻煩，雖然剛開始的時候確實會很麻煩…
每每回想起來，我最後悔的就是在我剛開始刷題的時候沒有做總結。當年集訓隊老師告訴我們每道題做完都要把題解發布到 CSDN 上，記錄自己的思路，解題方式和代碼。這件事乍一聽我覺得太麻煩，覺得“有這個時間我多刷道題它不香嘛”，一直當作耳旁風。
後來真正開始在 CSDN 上發題解，並不是我突然頓悟，而是集訓隊老師看我們太懶，強制執行，然而這個強制，在經過初期的不適以後，慢慢的讓我形成了做什麼都要總結記錄的習慣，一下子就寫了 6 年。下面是剛開始的一些截圖：
習慣性梳理總結，在這個過程中重新產生更多的認識，理解更深，有更多的想法，無論後來成爲 CSDN 的博客專家（Rocky0429）或者後來開始寫公衆號（Python空間，id：Devtogether），都是因爲這種積累，我因此而獲益，對我們老師感激一生。
0x03-2 保持熱情
保持熱情，不僅僅是能堅持，而要在堅持上最好能帶有一點興趣。刷題真的是一個很漫長的過程，如何在這個過程中能堅持下去真的很難做到…
我覺得你最好有一個最終的目標，這個很多開始刷題的同學肯定都有，不然沒人閒着沒事找事去刷題，有了最終的目標朝着這個方向去努力，同時把這個過程分成一部分一部分，比如拿刷專題來說，我這段時間刷鏈表，下段時間刷貪心，再下段時間刷 dp…
將目標量化爲可衡量的每一段，自己有了掌控感，一步一步的向着最終的目標前進，知道自己離着還有多遠，不至於半途而廢。
拿我自己來說，當年搞 ACM，半年以後我已經準備放棄了，那段時間完全迷茫，覺得自己水平很差，沒有機會去參加比賽，不可能拿到獎牌。那段時間我開始去尋找別的出路，去參加 Python 的社團，準備轉去做項目。
渾渾噩噩了一圈，最後還是回去做 ACM，一方面是不想讓自己半年的努力付諸東流，對拿牌子的執念，更多的是我發現坐在那寫項目和做題比起來，我更喜歡 AC 的快感。
0x04 寫在之後
以上就是我的一點點經驗，其實沒有什麼新鮮的，有點囉嗦，也不一定能讓你有什麼進步。我一直覺的只要我們付出了時間和努力，開始向更好的方向邁出第一步，我們解決問題和寫代碼的能力就會潛移默化的提高。
在這個過程中，收穫的遠比去解決問題更有成就感，當然這種感同身受更多的需要你自己在這個過程中去體驗。
可能末了整篇文章最有價值的只有四個字 - 題海戰術。
希望你在變好的路上越走越遠…
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作者Info：
【作者】：Rocky0429
【原創公衆號】：Python空間。
【簡介】：CSDN 博客專家， 985 計算機在讀研究生，ACM 退役狗 & 亞洲區域賽銀獎划水選手。這是一個堅持原創的技術公衆號，每天堅持推送各種 Python 基礎/進階文章，數據分析，爬蟲實戰，數據結構與算法，不定期分享各類資源。
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