一、算法刷题路线总结 经过对网上多方经验的参考，总结出自己的算法刷题路线如下： （1）首先，复习数据结构与算法基础知识，形成完整的算法知识体系，最基本的数据结构，例如链表，队列，栈，二叉树等至少要先熟练掌握； （2）接着刷LeetCode前100题，前100题是最为常见的题目，据说刷算法题0-100题是第一道坎，100-300题是第二道坎，那么度过第一道坎就可以让我们对算法题目有基本的认识，慢慢找到做题的感觉和思路，并拥有一定的做题能力，可以按照链表/二叉树/递归等这些标签来刷； （3）然后就是算法能力提升阶段，要根据专题进行专项训练，掌握不同的解决问题的方法，并能够针对具体类别的问题产生相应的解题思路，可以参考下边专项刷题路线资料分享； （4）最后就是进一步提高阶段，可以采用乱序刷题的方式，可以刷各种面经和高频题，推荐书籍《剑指offer》,这一阶段重在锻炼在面对不同问题的时候，能够选择最为合适的数据结构和算法，进一步加深对于算法的理解，同时拓展常用的算法思想，建立自己的理解。同时学习各种各样的解题技巧和思路，也要学习相关的数学知识。
二、算法题刷题步骤 互联网算法笔试题型介绍：
（1）基本数据结构的考察：这类题我是比较简单的，主要考场基本数据结构的操作，例如二叉树的层序遍历，链表的逆序等，当然，它不会直接告诉你，让你来逆序或者遍历。 （2）某种算法思想的掌握：这类题掌握了某种算法思想，就会比较容易，如果不懂，那就凉凉了。例如动态规划、回溯、枚举、深度/广度、贪心、二分等。其中，动态规划考的挺多，然后就是回溯+深度/广度。 （3）边界条件的考察：这类型的题，估计一看就有思路，知道该怎么做，但是，它的边界条件特别多，需要分很多种情况来讨论，特别容易出错，有时候会让人陷进去，越做越复杂，这类题主要考查思维严谨程度。 （4）找规律、数学公式：这类型的题，主要是根据数据之间的一些关系，来找一些规律，进而推出他们的通用公式，就像我们高中时，找数列的同项一样。 算法题刷题分三大步骤：
（1）分析题目属于哪一类题目，大概用到什么数据结构算法，是数组、链表、图、树？还是用递归动态规划这些方法。常见的算法题目一般只涉及到这几个方面。 （2）验证分析阶段的思路。注意常见错误：变量名写错，边界条件考虑不周。如果调试阶段超过写代码的30%时间，说明思考过程，方案设计很有问题。先反思分析设计方案除了什么错误，思考的不够系统吗？不要一边写，一边改方案，这样效率太低，而且你会逐渐适应低效率的节奏，这个负面影响太大。 （3）作总结，总结很重要。如果没做出来，反思什么阶段犯了错误。如果做出来了，思考解题的关键点是什么，总结题目特点，一定要总结这个题目属于哪一种类型，这个题目在这个类型中特点是什么，和其他这个类型的其他题目区别在哪里。只有经过总结，做过的题目才会真正进入你解题思维的一部分，解题能力的一部分。 刷题时的注意点： （1）一眼就懂思路的题有必要做吗？答案是，有必要做。千万不要眼高手低，看着简单，做起来不一定简单，AC 之后，还要去讨论区看看大佬们是怎么做的，因为有些人的代码，写的很简洁，看着就很舒服，可以多学一学。 （2）尽量最优解。对于很多题，如果不看时间复杂度和空间复杂度，单单只是 AC，那还是很容易的，但是一提交，可能只打败了百分之几的人，显然我们不能只满足于这种代码。当做一道题时，一开始可以先暴力做，但后面还得想想该如何优化，想不出也没事，可以讨论区找空间/时间复杂度更低的代码，或者直接搜索引擎搜索，一般都能搜到别人的代码。之后跟着别人的代码，自己再实现一波，尽可能把最优解的代码实现起来。当你入门之后，更多的是要总结方法，寻找高效率的代码。
