来和大家聊聊我是如何刷题的（第二弹）

lucifer

2020-12-12

刷题方法

字数统计: 3.7k字 | 阅读时长≈ 13分

上一篇的地址在这里，没有看过的同学建议先看第一篇来和大家聊聊我是如何刷题的（第一弹）。

这次继续给大家聊聊怎么刷题，预计分几篇文章来写，今天是第二篇，本系列至少会出三篇。这次分享的内容是代码书写技巧以及调试技巧。

本系列旨在分享一些所有题目都适用的技巧以及一些刷题经验，帮助大家高效刷题。如果想重点突破某一类题目，可以关注我的专题系列。

话不多说，直接上干货。

先刷什么？刷多少？

正式介绍技巧之前先回答一个问题，这也是我被问的比较多的两个问题是：我该先刷什么算法？每一种算法我该刷多少？

现在我们就来看下这个问题。

先贴一个 91 天学算法 中某一小节的讲义中的一部分内容：

递归（10）
BFS & DFS（20）
双指针（20）
滑动窗口（6）
哈希表（20）
回溯（5）
动态规划（20）
排序（3）
分治（20）
堆（3）
贪心（5）
设计题（5）
图（5）
位运算（5）
并查集（3）

如果你不知道从何刷起，可以参考我的这个刷题顺序，其中括号是我推荐的最小刷题量，就是说再少不能少于这个数字。如果你想多刷，可以按照我的这个比例去刷。等到你自己有个概念，知道自己哪里薄弱了，再去针对加强即可。

具体题目太多了不列举了，给大家几个题目集合做参考：

🔥 热题 HOT 100
👨‍💻 精选 TOP 面试题
企业题库。比如 🐧 腾讯精选练习 50 题，企业题库 - 字节跳动（当你就想去某一家公司的时候可以用）
剑指 Offer
网友内幕（主要是面经）
力扣的探索和标签

知道该刷什么，以及刷多少了，可能你已经迫不及待投入题海了。不要着急，可以先看下西法有没有写过相关专题，如果写过，强烈建议你先看下，一定能让你事半功倍。

我已经开始刷专题了，有没有什么通用的技巧呢？答案是有，而且很多。本文只介绍一部分，后续我们继续这个话题，给大家带来更多干货技巧。

代码书写技巧

代码书写技巧，这次给大家带来三个技巧：

改参数
zip 函数的妙用
关于取模

改参数

力扣的参数是可以改名字的，如下图：

你可以将名字改成一个短的或者你熟悉的。比如上面这道题，我写的时候就可以：

1
2
3

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, A: List[int], B: List[int]) -> float:
        # can use A and B now

这可以使得代码看起来简洁且具有一致性。

经常看我题解的小伙伴应该注意到我的代码比较简洁。一方面是因为我经常用 Python，另一方面就是因为这个技巧。

这里我顺便吐槽一下力扣。力扣的形参命名相当不规范。比如二维数组有时候是 mat，有时候是 nums，有时候是 matrix，有时候又是 grid 。。。真心不舒服，不过有了这个技巧，大家就不要依赖官方了，自己统一一下就好。

就拿我来说，二维数组我就用 mat 或者 matrix，一维数组用 nums 或者 A 或者 A 和 B（两个一维数组的情况）。比如：

# A 和  B 是两个一维的数组
def test(A, B):
    for a in A:
        # do something
    for b in B:
        # do something else

其实不仅仅是形参的命名要统一，我们内部的代码也是一样的。对于我来说：

堆我习惯叫 h
图我习惯叫 graph
队列我习惯叫 q
。。。

大家没有必要和我一样，但是一定要保持一致性，这样可以显著增加代码可读性，可读性高了，调试工作也会变得轻松。

zip 函数的妙用

力扣有一些题目会给你两个或者三个一维数组，这两个一维数组的是有关联的。

比如给你两个一维数组 A 和 B，其中 A[i] 表示第 i 个人的体重，B[i] 表示第 i 个人的身高。也就是说都是表示第 i 个人，但是表示的东西不一样。

其实逻辑上就相当于结构体，而且如下结构体的形式在工作中更常见。

interface Person {
  weight: number;
  height: number;
}

但是力扣以两个数组的形式给你了，其实这样不难啊，不就是用一个索引记录么？

for(int i= 0;i<A.length;i++) {
    int weight = A[i]
    int height = B[i]
}

但是如果我需要对重量排序呢？如果你仅仅对 A 排序了，B 也需要进行相应调整的，否则对应关系就乱了。那遇到这样的情况该怎么办呢？

这里介绍一个我经常使用的技巧 zip。

zipped = zip(A, B)
# 下面我对其进行排序也不会改变相对顺序
zipped.sort()
# 比如 A 是 [1,2,3] B 是 [4,5,6]
# 那么 zipped 就是 [[1,4], [2,5], [3,6]]
# 那么 zipped[i][0] 就是第 i 个人的体重，zippd[i][1] 就是第 i 个人的身高

由于 A 和 B “捆绑”到一起了，因此排序也不会改变其相对顺序。

如下是我在力扣 1383 题中使用 zip 技巧的例子：

另外 zip 还有一些其他用处。比如我想要获取当前数组位置的前一项。

不用 zip 可以这么做：

1
2
3

for i in range(1, len(A)):
    pre = A[i - 1]
    cur = A[i]

如果使用 zip 可以这样：

1 2	for pre, cur in zip(A, A[1:]): # do something

这里的原理也很简单。我举个例子你就懂了。比如有一个数组 A ：[1,2,3,4]。那么 A[1:] 就是 [2,3,4]

我将如上两个数组 zip 起来就是 [[1,2], [2,3], [3,4]]，所以我对 zip 之后的结果进行遍历就可以方便地写代码了。

这个技巧用处不大，可以不必掌握，大家知道有这么回事就行

有的人可能想问，我的语言没有 zip 怎么办？我的答案是自行实现 zip。比如 JavaScript 可以这样实现 zip：

1	const zip = (rows) => rows[0].map((_, c) => rows.map((row) => row[c]));

你把它改造成自己的语言版本即可。

关于取模

力扣中有很多题目需要你对返回值取模，而且一般都是对 109 + 7 取模。

题目答案让取模那肯定是答案太大了，为啥太大了呢？有啥想法没？

比如 1680. 连接连续二进制数字

题目描述：

1	给你一个整数 n ，请你将 1 到 n 的二进制表示连接起来，并返回连接结果对应的十进制数字对 109 + 7 取余的结果。

如果我忘记取模或者仅在返回的时候取模都可能会报错，正确的姿势是提前取模。

以上面的题目来说，代码这样写是可以过的。

class Solution:
    def concatenatedBinary(self, n: int) -> int:
        ans = 0
        mod = 10 **9 + 7
        for i in range(1, n + 1):
            ans = (ans * pow(2, len(bin(i)[2:])) + i) % mod
        return ans % mod

而如果我这么写会超时(没有提前取模，只是在最后返回才取模)：

class Solution:
    def concatenatedBinary(self, n: int) -> int:
        ans = 0
        mod = 10 **9 + 7
        for i in range(1, n + 1):
            ans = (ans * pow(2, len(bin(i)[2:])) + i)
        return ans % mod

如果不提前 mod， python 可能超时，其他语言可能溢出。

提前取 mod，会把数值限定在 int 能处理的范围，使用机器自身整数运算功能进行快速运算，而如果之后取 mod，由于 python 对大整数支持的特性，会将 ans 转换为大整数再进行运算，计算相对耗时。

说到溢出，我想起来一个小技巧，那就是二分取中间值的时候如果书写不当也可能溢出。

1 2	# 如下代码，如果 l 和 r 比较大，则可能发生大数溢出 mid = (l + r) // 2

这里的 // 是地板除

解决的方案也很简单，这样写就行了：

1	mid = (r - l) // 2 + l

另外一个和取模有关的小技巧是判断奇偶。

判断一个数是奇数还是偶数可以通过和 2 取模。如果返回值是 0 则是偶数，否则是奇数。

需要注意的是和 2 取模为 1 奇数，但是反之不然。即和 2 取模不是 1 也可能是奇数，比如负数，因此还需要多个判断，不如用我上面的方法，即和 2 取模判断是否等于 0。

欢迎大家补充其他小技巧~

其他技巧

这里有一个要和大家强调的点，很多刚刷题的人都不知道，那就是尽量不要使用全局变量。

如果使用全局变量且没有及时清除，不仅可能有性能问题，更可能会在多个测试用例之间形成干扰，导致出错。而且在力扣设计题目通常是会多次调用某一个 api 的。这个时候更是如此，所以不要使用全局变量。

有一些朋友向我反馈“为啥本地好好的，放到力扣上提交就不行”，请先检查下有没有使用全局变量。

调试技巧

调试技巧，我们这里先讲两个：

批量测试
数据结构可视化（树的可视化）

批量测试

力扣的测试用例其实是可以一次写多个的。

如上图，该题目有两个参数。那两行其实就是一个完整用例。我这里输入了六行，也就是三个用例。这个时候点击执行，就可以一次执行三个用例。

妈妈再也不用担心我提交太频繁啦~

执行成功后，我们可以一次查看所有的差异。

如果你老是考虑不到各种边界，那这个功能简直是福音。另外如果你打比赛，你可以把题目给的测试用例批量复制到这里一次执行看结果，非常有用。

为了方便大家复制所有题目内置的测试用例，我的刷题插件 leetcode-cheatsheet增加了一个功能一键复制所有的内置用例。

正常情况，下点击之后会提示你复制成功，你只需要 ctrl + v 粘贴到测试用例的输入框即可。

但是力扣网站有很多不是很统一的地方，这就需要我不断进行兼容。比如如下兼容代码：

上面代码指的是力扣测试用例的 html 标签是不定的，并且有时候是”输入：“（注意是中文的：），有时候又是”输入:“（注意是英文的:）。

因此难免有我无法兼容的情况。因此就会发生类似这样的情况

：

遇到这样的情况，你可以点击弹出信息的反馈文字，给我反馈。不过据我的测试，大部分情况是没问题的。

插件目前已经发布到谷歌商店了，通过谷歌商店安装的朋友审核通过后会自动更新。离线安装的朋友需要手动安装，不过我的更新蛮频繁的，强烈建议在线安装。商店地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/leetcode-cheatsheet/fniccleejlofifaakbgppmbbcdfjonle?hl=en-US

上线几天已经有 100 多人安装了，你确定不试试么？

树的可视化

力扣支持大家对树进行可视化，只要点击这个树结构可视化按钮即可（只有树的题目才有这个按钮）。

如果你写了多个数组，也并不会生成多个树，貌似是以最后一次输入为准。

力扣暂时没有提供其他数据结构的可视化，比如数组，链表等。这可能对大部分人来说没什么，但是对于我这样经常写题解，画图的人就不一样了。如果可以快速画图，那么对我效率肯定有大幅度的提升。

lucifer 建议大家也养成写题解的好习惯。

因此我打算在我的刷题插件里面加其他数据结构的可视化功能，已经在规划啦~ 现在草稿了一些东西。

比如这样的树：

和这样的树：

现在其实还有些问题，而且我想多加几种数据结构方便写题解，所以就之后再说好了。

本地调试技巧

我们可以通过按照编辑器插件在本地编辑器中写代码，然后通过编辑器插件将其提交到力扣即可。

这样你在本地的调试插件都可以用于算法调试了。这里推荐两个可视化调试插件：

Cyberbrain

vscode-debug-visualizer

其他

力扣提交成功之后除了可以看到自己的排名情况（击败百分之多少），还可以查看别人的提交代码。

这里可以看所有分段的分布情况，也可以直接点击对应的柱子，查看别人的代码怎么写的。比如我这里直接点开了击败 100% 的代码，研究下 ta 是怎么写的。

发现确实代码比我的好，于是我就又”学会“了一招（技能++）。

以上就是本文的全部内容了。大家对此有何看法，欢迎给我留言，我有时间都会一一查看回答。更多算法套路可以访问我的 LeetCode 题解仓库：https://github.com/azl397985856/leetcode 。目前已经 38K star 啦。大家也可以关注我的公众号《力扣加加》带你啃下算法这块硬骨头。

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下期给大家讲更加干货的技巧，一定不要错过哦。

一看就会，一写就废，如何克服？
如何锁定使用哪种算法。比如我看到了这道题，我怎么知道该用什么解法呢？二分？动态规划？

lucifer

来和大家聊聊我是如何刷题的（第二弹）

先刷什么？刷多少？

代码书写技巧

改参数

zip 函数的妙用

关于取模

其他技巧

调试技巧

批量测试

树的可视化

本地调试技巧

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我是如何把简单题目做成困难的？

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