在编程学习的漫漫长路上，刷题成为了我提升技能的重要途径。在使用豆包和 MarsCode AI 刷题的过程中，我收获颇丰，以下是我的一些心得体会。
题目解析：以一道简单的排序算法题目为例
在刷题过程中，我遇到了一道经典的冒泡排序题目。
思路
冒泡排序的基本思路是比较相邻的元素，如果顺序不对则进行交换，并重复这个过程，直到整个序列都有序。对于一个长度为 n 的数组，我们需要进行 n - 1 次遍历。在每一次遍历中，从第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果前一个元素大于后一个元素，就交换它们的位置。这样，每一次遍历都会将当前未排序部分的最大元素 “浮” 到末尾。
图解
假设我们有数组 [5, 3, 4, 6, 2]。
- 第一轮：比较 5 和 3，交换得到 [3, 5, 4, 6, 2]；接着比较 5 和 4，交换得到 [3, 4, 5, 6, 2]；然后比较 5 和 6，不交换；再比较 6 和 2，交换得到 [3, 4, 5, 2, 6]。此时，最大的数 6 已经在最后一位。
- 第二轮：对前 4 个数进行类似操作，依次比较 3 和 4、4 和 5、5 和 2，交换得到 [3, 4, 2, 5, 6]。
- 第三轮：对前 3 个数操作，最终得到 [3, 2, 4, 5, 6]。
- 第四轮：得到 [2, 3, 4, 5, 6]，排序完成。
代码详解
以下是使用 Python 实现冒泡排序的代码： python
def bubble_sort(lst):
n = len(lst)
for i in range(n - 1):
for j in range(n - 1 - i):
if lst[j] > lst[j + 1]:
lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]
return lst
在这段代码中，外层的for循环控制遍历的轮数。内层的for循环用于每一轮中比较相邻元素。当lst[j] > lst[j + 1]时，就交换这两个元素的位置。
知识总结
在刷题过程中，我学到了许多新的知识点。
算法复杂度分析
对于冒泡排序，它的时间复杂度在最坏情况下是，平均情况下也是，最好情况下（数组已经有序）是。空间复杂度是，因为它只需要有限的额外空间。理解算法复杂度让我能够评估不同算法在不同场景下的效率，在实际应用中选择更合适的算法。比如在处理大规模数据时，尽量避免使用时间复杂度高的算法，或者考虑优化算法以提高效率。
不同排序算法的特点
除了冒泡排序，我还学习了快速排序、插入排序、归并排序等。快速排序平均时间复杂度是，它通过选择一个基准元素将数组分成两部分，递归地对两部分进行排序。插入排序在数据基本有序的情况下效率较高，时间复杂度接近。归并排序的时间复杂度稳定为，但需要额外的空间来存储临时数组。这些知识让我明白不同算法适用于不同的数据特点和场景。
数据结构的运用
在一些题目中，不仅涉及到算法，还涉及到数据结构。比如使用栈来实现表达式求值，或者使用队列来模拟排队系统。数据结构和算法是相辅相成的，合理选择数据结构可以更好地实现算法，提高程序的性能。
学习建议
对于刚入门的同学，我有以下几点建议。
扎实基础
首先要掌握好基本的编程语法和数据类型。这是刷题的基础，就像盖房子要先打好地基一样。如果对基本的语法都不熟悉，在理解和实现算法时会遇到很多困难。
理解算法原理
不要死记硬背代码，要深入理解算法的原理和思想。可以通过画图、手动模拟算法过程等方式来加深理解。比如在学习排序算法时，自己动手用一组简单的数据模拟排序过程，这样能更好地掌握算法的流程。
多练习不同类型的题目
刷题不能局限于一种类型的题目，要广泛涉猎。可以从简单的题目开始，逐渐增加难度。不同类型的题目可以锻炼不同的思维方式和编程技巧。而且在练习过程中，要注意总结规律和方法，形成自己的解题思路。
学习数据结构和算法的同时，注重实际应用
将所学的知识应用到实际项目中，这样可以更好地理解它们的价值。比如可以尝试用学到的排序算法对某个数据集进行排序，或者用搜索算法来实现一个简单的搜索功能。 总之，刷题是一个不断积累和提升的过程。通过使用豆包和 MarsCode AI 刷题，我在算法和编程方面有了很大的进步，也希望更多的同学能够在刷题中找到学习的乐趣和方法，提升自己的编程能力。
