LeetCode：把方法练熟，不只记题

有些题看答案时觉得“这不难啊”，隔几天再写，还是不知道从哪里下手。这组笔记想补的就是中间这一步：为什么想到这个方法，代码里的变量在记什么，换个条件以后还能不能用。

选题参考 Top Interview 150，主要讲 Easy / Medium 中经常能用到的方法，不按 150 道题逐题整理答案，Hard 也暂时不展开。这里的链接都是公开练习，不是公司原题合集。

1. 按方法走，不按题号走

刚开始刷题，可以从前两篇看起：先熟悉 Python 工具，再练“把见过的信息存起来”。已经刷过一些，就直接找自己卡住的题型。每篇先拿小例子把过程走清楚，代码和复杂度放在后面，需要时再往下看。

第一遍不用把所有方法一起背。基础模板熟悉后，按自己卡住的问题往下读：

还有一篇按需看的质数判断与筛法：一个数用试除，一段数用筛表，重点是平方根边界和预处理何时值得。它不在第一轮必刷清单里。

语法不熟，先看朋友整理的 Python 语法。这里更关心“这行代码在算法里起什么作用”，两篇可以来回查。

2. 读完题，先问 5 个问题

1. 输入有什么保证？ 已排序？可能有负数？有重复？图里有环吗？
2. 输出是什么？ 存在与否、一个答案、最优值，还是所有答案？
3. 重复做的事是什么？ 每次从头找一个数，还是每次重新算一段和？
4. 要留下什么信息？ 下标、频次、窗口、路径，还是某个状态的最优结果？
5. 能扔掉什么？ 为什么扔掉后不会漏解？这就是不变量（invariant）和正确性的起点。

表里的提示只能帮你缩小范围，不能看到“最短”两个字就决定用 BFS。同样是在求最短，图上的步数和凑金额的硬币数，想法就不一样；还是得回到题目给的条件。

3. 一轮怎么复习

• 先讲再写：用一两句话说暴力法，再说准备省掉哪部分重复工作。
• 手走 4～6 个元素：把变量写下来，别只在脑子里觉得“应该对”。
• 关掉答案再写一次：写完自己挑空输入、重复值、极端顺序试一试。
• 隔几天换个条件：有序变无序、正数加负数、树变带环图。说说哪里会失效。

不用追求刷了多少题。隔几天还能写出来、能解释换个条件后哪里要改，就比记住题号更有用。

如果面试用英语，平时也留一点时间用英语讲。中文正文会在关键术语旁标出英文。看懂一个例子后，试着不看笔记，用英语讲清“状态存什么、下一步怎么走、为什么不会漏、复杂度是多少”。几篇里也放了简短的英文讲法，可以先对照，再换成自己的话；需要整篇英文时，点页面上的 English 就能切换。

4. 代码可以直接跑

核心模板在 patterns.py 和 deeper_patterns.py，用 Python 3.10+ 就能运行，不依赖第三方库。要连同下面的测试一起跑，请用 Python 3.11+：测试会读取 TOML 配置，用到 3.11 才加入标准库的 tomllib。在仓库根目录运行：

python interview/code/patterns.py
python -m unittest discover -s site/tests -p 'test_algorithm_patterns.py'
python interview/code/deeper_patterns.py
python -m unittest discover -s site/tests -p 'test_deeper_algorithm_patterns.py'

测试会拿小输入枚举答案，检查窗口、前缀和、DP 等模板；也会核对正文代码和测试文件是否一致。样例用于学习方法，不宣称覆盖 LeetCode 所有输入规格。提交时注意题目要求的 Solution、下标从 0 还是 1 开始，以及是否允许修改输入。

5. 今天先复习哪块

• 只有 20 分钟：Hash map 的 Two Sum → get / in 的区别 → 关掉答案写一次。
• 总搞混 DFS / BFS：打开遍历小实验，先预测下一个节点，再点下一步。
• 模板会背但一变就不会：看每篇的“换个条件”，找反例，不急着加题量。

不必每次都刷新题。把一道旧题里没想明白的地方补上，也算一次有效的复习。算法只是准备的一部分，给项目和休息也留点时间。

6. 还有哪些中文讲解值得对照

同一个概念，换个人讲，可能就通了。下面几份资料各有侧重，不需要全看完；按眼下的问题选一篇就好。

本站的例子和代码会自己推一遍、跑测试，也会保留参考链接。不同资料用的变量名、区间和状态定义可能不同，借鉴思路时别把几套写法直接拼在一起。如果哪篇还是没讲清楚，欢迎指出具体卡在哪一步。